基于多源数据融合的高速公路高边坡滑坡预警方法

本发明公开一种基于多源数据融合的高速公路高边坡滑坡预警方法，包括：采集高边坡多源数据；对所述高边坡多源数据进行清洗、同步和标准化，构建时空关联数据集；基于改进的ARIMA‑GARCH动态时间序列模型预测未来位移趋势，结合岩土力学强度准则建立修正的Mohr‑Coulomb边坡稳定性力学模型，确定潜在滑动面；利用SHAP值分析与RF筛选关键特征，构建融合多源数据的滑坡预警模型；通过历史数据训练模型并优化参数，结合实时监测数据实现风险等级动态评估，通过DBN触发分级预警信号；本发明解决了现有预警系统数据孤立、模型泛化能力不足的问题，实现了高精度、实时化的滑坡主动预警。