摘要
本发明公开了基于AIOT的第四系覆盖层边坡滑坡监测方法及装置,具体涉及滑坡监测技术领域;通过获取不同区域内的土壤剪切强度和植被覆盖度数据,并结合现有监测数据和训练好的AI模型,进行综合分析评估滑坡风险,在风险评估过程中,利用AI模型分析土壤和植被的影响,结合主成分分析法和模糊逻辑对滑坡发生区域的依赖性与特征关联性进行分析,从而判断现有AI模型在不同区域的表现能力;根据评估结果,将区域划分为高、中、低精度预测区域,并针对低精度区域应用迁移学习方法提升预测精度,实现对不同区域滑坡风险的精确预警和预测,有效应对区域间滑坡特征差异,提升AI模型的泛化能力和预测准确度,具有较强的实用价值和技术优势。
技术关键词
滑坡监测方法
覆盖层边坡
模糊逻辑
迁移学习方法
主成分分析法
植被
精度
指数
模糊集合
滑坡监测装置
滑坡监测技术
数据获取模块
贝叶斯网络模型
特征值
协方差矩阵
强度
分析模块
高风险
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深度置信网络
故障智能监测
模糊逻辑
隶属度函数
箱式变电站
电池单体
电化学阻抗谱
电池故障检测方法
核密度估计模型
聚类
数据预测模型
项目特征
指标
异常数据处理
数据处理方法
多时间尺度协调
功率分配算法
支持向量回归方法
氢能系统
故障诊断算法
缺陷检测方法
轨道扣件
三维点云数据
邻域
浅层特征提取