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公开(公告)号：CN110210084A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910415763.5
申请日：2019-05-18
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及一种于时间融合的力学变化判断滑坡可能性的方法及系统，该方法包括步骤：根据该山体力学模型和三角形法建立三角形力学变化模型；采集每一个时间监测点的山体数据，并删除异常数据；利用随机森林来建立影响因子与岩土内部性质粘聚力c及内摩擦角φ之间的关系；对于保留下来的数据，根据所述三角形力学变化模型和所述影响因子与c及φ之间的关系，计算出山体的安全系数，初步判断山体的状态；若山体的状态为高危状态，则利用生物增长模型预测出山体的滑坡时间。本发明充分利用多传感器资源进行时间序列数据融合，把多渠道、多方位按时间序列获得的局部的不完整的信息加以综合，消除多源信息间在时间和空间上可能存在的冗余和矛盾。
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公开(公告)号：CN110210084B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201910415763.5
申请日：2019-05-18
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06K9/62 , G06F119/14 , G06F119/12
Abstract: 本发明涉及一种于时间融合的力学变化判断滑坡可能性的方法及系统，该方法包括步骤：根据该山体力学模型和三角形法建立三角形力学变化模型；采集每一个时间监测点的山体数据，并删除异常数据；利用随机森林来建立影响因子与岩土内部性质粘聚力c及内摩擦角φ之间的关系；对于保留下来的数据，根据所述三角形力学变化模型和所述影响因子与c及φ之间的关系，计算出山体的安全系数，初步判断山体的状态；若山体的状态为高危状态，则利用生物增长模型预测出山体的滑坡时间。本发明充分利用多传感器资源进行时间序列数据融合，把多渠道、多方位按时间序列获得的局部的不完整的信息加以综合，消除多源信息间在时间和空间上可能存在的冗余和矛盾。
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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。
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公开(公告)号：CN209842836U
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201920670206.3
申请日：2019-05-12
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本实用新型涉及一种基于多传感信息融合的山体滑坡监测系统，包括传感器组、无线网络和服务器，所述传感器组包括至少两种类型的传感器，一种类型的传感器用于采集山体滑坡分析所用的一种传感数据，传感器组采集的传感数据通过所述无线网络传输至所述服务器。本实用新型山体滑坡监测系统，通过采集至少两种传感器数据，并通过无线传输方式传输，既可以解决数据采集时效性的问题，又可以解决数据传输量大的问题。
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