摘要
本发明公开了一种基于多传感器数据的边坡形变监测与动态预警方法和系统,涉及边坡监测技术领域,包括:使用预部署的多类传感器采集多源传感器数据,根据传感器分布及预处理后的多源传感器数据构建图结构数据,使用图卷积网络进行建模,构建边坡形变监测模型;引入聚类联邦学习策略将多个站点的边坡形变监测模型进行联合训练,使用训练后的边坡形变监测模型进行风险等级划分;提取滑坡灾害的关键影响因素引入改进的萤火虫算法动态优化预警阈值,使用优化后的预警阈值与当前风险等级进行判别,生成预警信息。本发明通过多源数据融合与智能分析提升监测的可靠性和预警的时效性,实现了边坡形变监测从单点静态到网络化智能的跨越。
技术关键词
边坡形变监测
动态预警方法
多传感器
联邦学习策略
萤火虫算法
站点
滑坡灾害
地表位移监测
节点特征
智能分析模块
传感器节点
快照
动态预警系统
深部位移监测
边坡监测技术
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