一种基于机器学习的边坡灾害智慧预警方法

本发明涉及边坡灾害预警技术领域，具体为一种基于机器学习的边坡灾害智慧预警方法，包括以下步骤：S1.获取数据库的历史边坡数据，构建长短期记忆人工神经网络LSTM，并进行模型的训练；S2.基于采样频率α，定时收集边坡稳定性相关的多源数据，并对收集的多源数据进行预处理，并将预处理的数据构造成模型需要的特征向量格式。该基于机器学习的边坡灾害智慧预警方法，通过采用长短期记忆神经网络对历史边坡监测数据进行建模训练，能够有效捕捉边坡变形演化过程中的时序特征和长期依赖关系，从而提高滑坡、崩塌、泥石流等灾害发生概率的预测准确性，实现了自动化、智能化灾害预警的目的。