一种采用机器学习的滑坡综合风险评估方法及系统

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一种采用机器学习的滑坡综合风险评估方法及系统
申请号:CN202510906420
申请日期:2025-07-02
公开号:CN120822412A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种采用机器学习的滑坡综合风险评估方法及系统,涉及滑坡监测技术领域,该方法包括:采集滑坡体已布设的嵌入物类型,筛选至少一个目标嵌入物,其中,目标嵌入物为包括应力感应器的嵌入物;接收所述至少一个目标嵌入物的应力感知数据,根据所述至少一个目标嵌入物的应力感知数据建立综合应力空间分布;提取所述综合应力空间分布的应力变化特征,以预训练的滑坡风险评估模型对所述应力变化特征进行滑坡风险评估,得到滑坡风险指标,其中,所述滑坡风险评估模型通过在已知滑坡样本事件下训练表征滑坡风险大小的标签与嵌入物应力响应之间的对应关系获取。本发明解决了现有技术中存在的滑坡监测精度低的技术问题。
技术关键词
风险评估模型 应力 综合风险评估方法 网格模型 风险评估系统 土体含水量 坐标 克里金插值算法 滑坡监测技术 指标 感应器 数据 样本 标签 方程 关系 表达式