基于模态分解和机器学习的山体滑坡预警系统和方法

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基于模态分解和机器学习的山体滑坡预警系统和方法
申请号:CN202411648599
申请日期:2024-11-19
公开号:CN119541145A
公开日期:2025-02-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于模态分解和机器学习的山体滑坡预警系统和方法,具体涉及岩土工程、地质灾害预测预警中的人工智能大数据驱动领域,数据传输装置将数据监测采集系统监测到的数据传输到监控站和云储存服务器;所述数据监测采集系统包括位移传感器、地下水位传感器、湿度传感器和数据传输装置;位移传感器布置在山体边坡表面和内部以监测边坡的位移,地下水位传感器布置在坡顶、坡身和坡脚处以监测边坡水位,湿度传感器布置在边坡表面以监测天气情况;通过数据分析系统预测滑坡位移,数据分析系统包括SSA‑VMD模型和CNN‑BiLSTM‑Attention模型。
技术关键词
山体滑坡预警方法 Attention机制 山体滑坡预警系统 监测采集系统 序列 数据分析系统 数据传输装置 警告通知系统 监测边坡 位移传感器 地质灾害预测预警 湿度传感器 储存服务器 山体边坡 传感器布置 人工智能大数据 滑坡位移监测 滑坡位移预测 动态变化规律
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