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公开(公告)号：CN113536659B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110641538.0
申请日：2021-06-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种震后道路受灾区域快速预测方法、系统及存储介质，方法包括：将研究区域划分为多个斜坡单元；基于历史地震滑坡分布数据得到由滑坡单元和非滑坡单元构成的训练集；基于训练集训练得到滑坡概率评估模型；使用滑坡概率评估模型进行滑坡概率评估，得到危险单元；使用物理力学模型确定各个危险单元的滑坡范围，得到震后道路的受灾区域预测结果。与现有技术相比，本发明先使用机器学习方法训练滑坡概率评估模型，得到滑坡概率较大的危险单元，再使用力学模型对危险单元进行研究，实现对震后研究区域内道路受滑坡影响的快速评估、道路受灾情况的准确空间定位，能够进行广域空间的快速评估，为地震应急救援措施的制定提供参考。
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公开(公告)号：CN113536659A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110641538.0
申请日：2021-06-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种震后道路受灾区域快速预测方法、系统及存储介质，方法包括：将研究区域划分为多个斜坡单元；基于历史地震滑坡分布数据得到由滑坡单元和非滑坡单元构成的训练集；基于训练集训练得到滑坡概率评估模型；使用滑坡概率评估模型进行滑坡概率评估，得到危险单元；使用物理力学模型确定各个危险单元的滑坡范围，得到震后道路的受灾区域预测结果。与现有技术相比，本发明先使用机器学习方法训练滑坡概率评估模型，得到滑坡概率较大的危险单元，再使用力学模型对危险单元进行研究，实现对震后研究区域内道路受滑坡影响的快速评估、道路受灾情况的准确空间定位，能够进行广域空间的快速评估，为地震应急救援措施的制定提供参考。
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