-
公开(公告)号：CN110264671B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910415759.9
申请日：2019-05-18
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及地质灾害预测，提出一种基于多传感器信息融合在山体滑坡中的预测方法，包括以下步骤：获取多种传感器采集的山体参数；分别计算每个条块的稳定系数Kf和安全系数概率m；利用D‑S证据理论算法分别融合得到每个条块的安全系数；综合所有条块的安全系数，判断山体整体的安全状态。本发明将山体分为若干个条块，利用传感器实时采集条块中多种数据参数，计算出稳定系数，数据采集及时；再用D‑S证据理论算法融合得出每个条块的安全系数，减少无效数据导致的误报率，提高数据准确性，综合分析出山体的安全状态。本方法相对于传统的预测山体方法，获取的传感器参数多，且将传感器的数据进行融合处理，提高了山体滑坡预警的可靠性、及时性以及准确性。
-
公开(公告)号：CN110211336A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910408445.6
申请日：2019-05-16
Applicant: 西南交通大学
IPC: G08B21/10
Abstract: 本发明涉及数据智能处理技术领域，提出基于传感器的山体滑坡数据智能处理的方法，包括以下步骤：获取设置在山体中的多种传感器的监测数据，并绘制可视化曲线；根据绘制出的可视化曲线，对数据进行过滤、筛选；对过滤、筛选后的数据建立模糊化隶属度函数；对模糊化隶属度函数进行离散化、模糊化，将数据划分为模糊化隶属度函数中各模糊集的等级值；通过关联规则挖掘算法计算各模糊集的支持度和置信度，得到关联规则，根据关联规则推算山体安全系数；将得到的关联规则和山体安全系数生成智能报表。本发明在获取传感器数据后进行了有效的分析和智能处理，一定程度上减少数据库和算法的负担，同时也提高了山体滑坡预测的合理性和准确性。
-
公开(公告)号：CN110264671A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910415759.9
申请日：2019-05-18
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及地质灾害预测，提出一种基于多传感器信息融合在山体滑坡中的预测方法，包括以下步骤：获取多种传感器采集的山体参数；分别计算每个条块的稳定系数Kf和安全系数概率m；利用D-S证据理论算法分别融合得到每个条块的安全系数；综合所有条块的安全系数，判断山体整体的安全状态。本发明将山体分为若干个条块，利用传感器实时采集条块中多种数据参数，计算出稳定系数，数据采集及时；再用D-S证据理论算法融合得出每个条块的安全系数，减少无效数据导致的误报率，提高数据准确性，综合分析出山体的安全状态。本方法相对于传统的预测山体方法，获取的传感器参数多，且将传感器的数据进行融合处理，提高了山体滑坡预警的可靠性、及时性以及准确性。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.013 seconds)
