公开(公告)号：CN116011625A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211619668.5

申请日：2022-12-14

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 万家山 ,  吴锦华 ,  余婉风 ,  潘叙磊

IPC: G06Q10/04 ,  G01B7/02 ,  G01S19/14 ,  G01S19/42 ,  G06Q50/26 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明公开了一种基于APSO‑HMM的滑坡时间预测方法，包括：步骤1、采集的滑坡全周期位移数据进行预处理，并对采集的位移数据在时序方向上进行多状态划分；步骤2、对以上划分过状态的滑坡位移数据用Baum‑welch算法进行训练，采用带扰动因子的自适应粒子群优化隐马尔可夫模型参数，训练并构造滑坡演化状态模型APSO‑HMM；步骤3、滑坡演化状态模型利用Viterbi算法对实时采集数据进行状态解码得到时间序列对应状态序列，并将当前估计状态作为Dijkstra算法的输入，从而预判出滑坡可能发生的时间。本发明实现对隐马尔科夫模型初始参数的优化。利用最优路径算法，能准确预报滑坡灾害发生的时间。