摘要
本发明公开了一种基于静态和动态数据的滑坡敏感性评估方法及装置,滑坡敏感性评估方法为:首先获取预处理后的目标区域的当前静态数据并输入至训练好的评分模型中,得到目标区域的静态滑坡敏感性评分并以此划分目标区域的敏感性区域;获取预处理后的目标区域中高风险地区的当前动态数据并输入至训练好的时序预测模型中,得到目标区域中高风险地区的风险指数;最后基于目标区域的敏感性分区以及中高风险地区的风险指数,综合评估目标区域的滑坡敏感性。本发明通过对目标区域的静态数据进行静态滑坡敏感性评分,并结合对目标区域中高风险地区的动态数据的趋势分析,能够全面捕捉目标区域的滑坡在多重影响条件下的潜在滑动风险,提升了评估的准确性。
技术关键词
滑坡敏感性评估方法
梯度提升决策树
时序预测模型
随机森林
高风险
代表
样本
指数
注意力机制
栅格
表达式
融合多尺度特征
坡体含水率
动态数据处理
节点
LSTM模型
模块
系统为您推荐了相关专利信息
监测预警方法
多模态深度学习
阈值控制方法
线路
深度Q学习
率预测方法
时序预测模型
前馈神经网络
能耗
记忆单元
电力负荷预测方法
条件生成对抗网络
负荷历史数据
随机森林
数据随时间