摘要
本发明提供一种基于边缘计算物联网关设备的地质灾害预警方法及系统,涉及地质灾害监测技术领域,具体步骤包括:首先,在易发区域部署多种地质和气象传感器,实时采集相关数据;其次,利用边缘计算设备处理采集的数据,计算历史和当前的地质参数变化率以及气象数据的变化量,并基于历史统计分析确定地质风险指数;接着,构建深度学习模型,将历史地质参数作为训练集,获取当前风险指数;随后,生成环境影响指数并进行相关性分析,以得出综合风险指数;最后,将综合风险指数与预设阈值进行比较,预测三峡库区的地质灾害风险等级,并发出相应预警信号。本发明提高了地质灾害预警的准确性,能够更快地获取预警结果并及时发布预警信息。
技术关键词
物联网关设备
地质灾害预警方法
指数
深度学习网络模型
时间段
构建深度学习网络
气象传感器
卷积神经网络模型
边坡
地质灾害预警系统
参数
地质灾害监测技术
深度神经网络
多层感知器
地质灾害风险
数据
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