一种基于大数据驱动的边坡位移预测及滑动判别方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201711415882.8
申 请 日：20171225
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20180629
公 开 号：CN108228988A
代 理 人：王翔
代理机构：重庆大学专利中心 50201
摘 要：发明提供一种基于大数据驱动的边坡位移预测及滑动判别方法。该方法包括数据采集、数据预处理、自适应回归样条分析和模型选择等步骤。该方法对传统边坡滑移理论和经验的依赖性较小，计算过程中基函数根据数据自动完成，无需人工设定，可准确得出边坡位移与多场多变量数据之间的内部关系。该方法应用前景广阔，是一种准确快捷的灾害预测预警技术。
主 权 项：1.一种基于大数据驱动的边坡位移预测及滑动判别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采集边坡在指定时间内的多场多变量数据作为因变量并进行汇总；其中，所述多场多变量数据包括地质地貌数据、岩土物理与力学性能数据、地应力数据、气象水文数据、位移监测数据，以及边坡附近的施工作业数据；2)通过方差分析剔除步骤1)汇总各类数据中的异常数据；处理后的数据作为选定的用于分析计算的多场数据。3)随机选取步骤2)选定数据的3/4数据作为训练数据，其余1/4数据作为校验数据，并分别保存至两个文本；4)准备多元自适应回归样条工具箱；调用步骤3)中文本进行多元自适应回归样条分析；改变基函数数量j，得出不同基函数数量对应的因变量模型；5)选出最优模型，并通过输入解释命令查看对计算结果的解释，得到每个基函数的表达式；6)得出本次分析的边坡位移预测显式函数Yj；7)利用方差分解分析确定输入的多场多变量数据的参数相对重要性；8)利用逻辑回归模型确定边坡滑动判别显性表达式f(Yj)。
关 键 词：边坡;位移预测;滑动;大数据;数据预处理;驱动;计算过程;模型选择;数据采集;预警技术;灾害预测;自动完成;多变量;基函数;自适应;滑移;样条;回归;分析
法律状态：公开
IPC专利分类号：G06F17/50(2006.01)I,G01B21/02(2006.01)I