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一种基于语义信息驱动的滑坡位移预测模型及方法

摘要

本发明提供一种基于语义信息驱动的滑坡位移预测模型,其构建方法如下:通过特征构造和特征组合,将滑坡监测数据转化为语义信息,得到单独组合样本、连续组合样本;采用滑动窗口方差算法将滑坡累计位移曲线划分为平缓阶段、加速阶段;对平缓阶段使用连续组合样本进行深层语义特征提取,对加速阶段使用单独组合样本进行深层语义特征提取;使用连续组合样本、单独组合样本深层语义特征对长短期记忆神经网络进行训练,得到语义信息驱动平缓阶段识别器、语义信息驱动加速阶段预测器;将识别器的输出结果作为交互开关,控制识别器和预测器协同工作。本发明可以解决对滑坡灾害预测不能区分平缓阶段与加速阶段,对加速阶段日位移量预测不够准确的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN113378582A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆交通大学;

    申请/专利号CN202110798894.3

  • 发明设计人 唐菲菲;唐天俊;李润杰;马英;

    申请日2021-07-15

  • 分类号G06F40/30(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构50236 重庆鼎慧峰合知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人徐璞

  • 地址 402247 重庆市江津区双福镇福星大道1号

  • 入库时间 2023-06-19 12:32:17

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-26

    授权

    发明专利权授予

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