摘要
本申请公开了一种边坡的变形破坏分析方法、装置、设备及存储介质,涉及地质灾害防治技术领域,方法采用了SBAS‑I nSAR技术来解析边坡的变形特征,同时对解析出的变形特征进行预测,实现了边坡潜在变形特征的前瞻和预测,最后再通过预测得到的未来变形特征来确认边坡的未来变形破坏面,使得边坡的防治具有前瞻性,在边坡还未实际发生变形破坏时即可采用一定的防治措施,保证了边坡的长效稳定性,由于解析得到的变形特征为向量形式,所以方法利用了极限学习机对向量的良好兼容性和适应性,使得学习得到的数据相比于传统机器学习机得到的数据更为准确。
技术关键词
分析方法
监测点
边坡
变形特征
极限学习机
极限学习模型
地质灾害防治技术
分析装置
圆心
机器学习机
处理器
执行主体
进程
定义
数据获取模块
稳固件
存储器
程序
系统为您推荐了相关专利信息
温度敏感点
一元线性回归模型
误差预测方法
测量点
热误差
自动编码器
重建误差
限流保护模块
模态特征
深度学习模型
生命周期管理
弹性伸缩策略
运维监控
云管理平台
自愈机制