公开(公告)号：CN114358192A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202210013094.0

申请日：2022-01-06

Applicant: 长安大学

Inventor： 王利 ,  张懿恺 ,  许豪 ,  赵超英 ,  刘万林 ,  成伟

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多源异构滑坡数据监测融合方法，包括：采用最大互信息系数方法MIC与灰色关联分析方法GRA结合的方式得到加权关联度，来反应多源异构滑坡监测变量对滑坡变形位移的影响作用和共有的变化趋势，进而根据加权关联度大小进行特征因子的优选，将优选得到的特征因子进行逐步回归拟合分析，得到相应的回归系数进而计算得到最终的回归方程及融合结果，对数据融合结果采用滑坡阶段性判别及趋势预测的方法来进行可靠性和有效性评价。该方法提出采用多源异构数据融合手段进行多变量的数据有效分析与处理，以获得更加可靠、准确的数据融合结果，为滑坡预测提供有价值的参考信息，从而有效的提高滑坡预测的精度。

公开(公告)号：CN114358192B

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210013094.0

申请日：2022-01-06

Applicant: 长安大学

Inventor： 王利 ,  张懿恺 ,  许豪 ,  赵超英 ,  刘万林 ,  成伟

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种多源异构滑坡数据监测融合方法，包括：采用最大互信息系数方法MIC与灰色关联分析方法GRA结合的方式得到加权关联度，来反应多源异构滑坡监测变量对滑坡变形位移的影响作用和共有的变化趋势，进而根据加权关联度大小进行特征因子的优选，将优选得到的特征因子进行逐步回归拟合分析，得到相应的回归系数进而计算得到最终的回归方程及融合结果，对数据融合结果采用滑坡阶段性判别及趋势预测的方法来进行可靠性和有效性评价。该方法提出采用多源异构数据融合手段进行多变量的数据有效分析与处理，以获得更加可靠、准确的数据融合结果，为滑坡预测提供有价值的参考信息，从而有效的提高滑坡预测的精度。