摘要
本发明公开了一种基于IoT的滑坡孔隙水压力预测方法,方法包括传感部署、数据收集、数据处理、孔隙水压力预测和自适应预警。本发明涉及滑坡孔隙水压力预测技术领域,具体是指一种基于IoT的滑坡孔隙水压力预测方法,本方案采用部署多种传感器收集多种数据指标,并综合进行多模态特征分解和处理,进而采用结合自适应噪声和变分模态分解的改进长短期神经网络,进行孔隙水压力预测的方法,提升了滑坡孔隙水压力的预测精准性和预测深度,提高了方法的可用性;构建自适应预警机制,通过对预测得到的多种模态和指标的预测值进行预警设计。
技术关键词
多模态特征
长短期记忆神经网络
长短期记忆网络
预警机制
传感器布置
数据冗余
搜索算法
集合经验模态分解方法
预测模型训练
模糊逻辑控制方法
多传感器
孔隙水压力传感器
集群
降雨量传感器
模糊隶属函数