基于露天矿山滑坡案例库的滑坡易发性预测方法及装置

本申请提出一种基于露天矿山滑坡案例库的滑坡易发性预测方法及装置，属于数据预测技术领域，构建待预测区域的致灾因子矢量数据集；将待预测区域的致灾因子矢量数据集输入预训练的长短时记忆神经网络模型，得到滑坡易发性值数据集；采用自然断点法获取具有滑坡风险区域，并得到具有滑坡风险区域的矢量数据集；采用模糊C均值聚类方法，对标准化案例库中所有案例进行聚类，得到各个案例的聚类中心；在各个案例的聚类中心中，选取与具有滑坡风险区域的矢量数据集的相似度最高的案例，根据相似度最高的案例的滑前位移速度‑时间曲线，得到滑坡易发性预测结果。本申请能够在缺失历史滑坡记录或某些致灾因子残缺的情况下，仍可以进行滑坡易发性评价。