一种基于大数据思维的滑坡多场监测数据的融合及预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据思维的滑坡多场监测数据的融合及预测方法，该方法以获取的各类监测数据为唯一依据，通过集成方差计算、相关性分析、聚类分析、回归分析和BP神经网络分析来确定隐含在各类监测数据间的滑坡滑移预测函数；把多元统计的定量分析与BP神经网络的定性趋势分析相结合，两者相互补充、相互验证，以多元统计分析来确定参与预测函数的数据种类和初步的预测函数，以BP神经网络的趋势模拟来验证预测函数的合理性，以调整参与的数据种类使两者达到比较理想的统一，完成每个滑坡的滑移预测。该技术可以对滑坡进行实时预测，对全国滑坡进行定性普查和天气预报式预警，具有重大的现实意义和广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
201610282839

【技术保护点】
一种基于大数据思维的滑坡多场监测数据融合及滑移预测方法，其特征在于，以获取的各类监测数据为唯一依据，通过集成方差计算、相关性分析、聚类分析、回归分析和BP神经网络分析来确定隐含在各类监测数据间的滑坡滑移预测函数。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘军旗，唐辉明，吴冲龙，苏爱军，刘刚，欧阳春，丁瑶，林晨，樊俊青，王菁莪，邹宗兴，翁正平，滕伟福，周汉文，熊承仁，刘清秉，龚松林，钟成，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42