一种综合多源数据的MV-BP神经网络滑坡预测方法

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一种综合多源数据的MV-BP神经网络滑坡预测方法
申请号:CN202410959608
申请日期:2024-07-17
公开号:CN118964973A
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种综合多源数据的MV‑BP神经网络滑坡预测方法,包括:获取滑坡形变位移的全要素输入数据,构造训练数据集;对多源监测数据进行智能预处理,得到模型训练的输入值;利用MV‑BP神经网络模型和评价指标,对预测结果精度进行比对。本发明实施例基于多源监测的历史数据,通过智能化方式处理输入多源数据,利用MV‑BP神经网络实现滑坡灾害的准确预测,降低监测成本,提升监测效率,提供准确预警信息,从而支撑相关部门采取有效措施,保护重要设施和人民群众的生命财产安全。
技术关键词
滑坡预测方法 滑坡监测预警方法 BP神经网络预测 BP神经网络模型 预警模型 卫星高度角 监测站 变形监测数据 智能化方式 信噪比数据 延迟误差 滑坡灾害 序列 锚索 预测误差