一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法，仅需输入对滑坡监测结果的位移

【技术实现步骤摘要】
一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法


[0001]本专利技术属于人工智能
，尤其涉及一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法。

技术介绍

[0002]滑坡是地壳表层斜坡上的岩土体在多种原因下发生向下滑动的现象，其在全球范围内广泛分布，危害严重。我国是世界上地质灾害最严重、受威胁人口最多的国家之一，其中滑坡灾害是地质灾害中发生频率最高和危害最大的一种。在过去的二三十年间，我国滑坡研究的理论水平得到显著提高，治理措施与方法不断改善，但还是无法准确预测滑坡发生的时间，虚警、漏报情况较多发生。
[0003]由于滑坡发生时间预测的准确与否往往关系着能否及时采取躲避措施避免人员伤亡，因而也是滑坡研究中的重点。为了实现能够对滑坡发生时间的预测，目前滑坡预测经历了经验预报阶段、统计分析预报阶段、综合分析预报阶段，并提出了定性分析方法、刚体极限平衡法、数值分析方法、综合评价方法等一系列对滑坡进行预测的方法，但这些方法各自都存在着不同的缺陷或使用上的困难，无法实现准确的自动预测，导致投入人力过大，无法普及，实用性不高的问题。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法，其特征在于，包括：对滑坡位移与时间结果进行卡尔曼滤波，并将滤波后的位移和时间曲线中位移做变换，除以匀速变形阶段的速度，获得变换后与时间量纲相同的纵坐标值；根据所述纵坐标值获取当前监测时段内曲线切线角，并根据所述曲线切线角判断当前滑坡所处发展阶段；并根据所述滤波后的位移和时间曲线，通过滑坡预测模型计算预测滑坡发生时间。2.如权利要求1所述的一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法，其特征在于，所述曲线切线角为：其中，t
i
为监测时刻，Δt为ΔS对应的单位时间段，ΔT为单位时间段内T(i)的变化量。3.如权利要求2所述的一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法，其特征在于，根据所述曲线切线角判断当前滑坡所处发展阶段，具体为：当α
i
＜45
°
时，滑坡处于初始变形阶段斜坡稳定；当α
i
≈45
°
时，滑坡处于等速变形阶段为中长期预警阶段；当45
°
＜α
i
时，滑坡处于加速变形阶段为短期临滑预警阶段。4.如权利要求3所述的一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法，其特征在于，当处于中长期预警阶段时，所述滑坡预测模型采用黄金分割法、多项式回归分析法或修复正态函数法进行计算。5.如权利要求4所述的一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法，其特征在于，所述修复正态函数法计算滑坡发生时间采用以下公式：其中，t'0为岩土体开始蠕变的时间，σ为决定形变曲线几何形状的系数，t'0和σ根据位移S与时间t采用最小二乘得到。6.如权利要求4所述的一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法，其特征在于，所述黄金分割法计算滑坡发生时间，具体为：t
r
＝0.618T+t0，其中，t
r
为滑坡发生时刻，t0为匀速变形结束时刻，T为匀速变形阶段总时长。7.如权利要求4所述的一种基于切线角与多种滑坡模型的智能滑坡预测方法，其特征在于，所述多项式回归分析法计算滑坡发生时间采用以下公式：t
r
＝
‑
d2/3d3+t0假设滑坡位移S对应时间t曲线满足下式y＝d0+d1t+d2t2+d3t
3 d2d3为线性回归系数，y为位移，t为时间，d0、d1、d2、d3，均为回归系数，令X1＝t、X2＝t2、X3＝t3、y＝Y，应用多元线性回归和最小二乘原理求得d0、d1、d2、d3，令(d0,d1,d2,d3)
T
＝(X
T
X)
‑1X
T
Y；
其中，Y＝(y1,y2,...,y
n
)，由于位移曲线方程的拐点即为边坡失稳的临界位移值则令y＝d0+d1t+d2t2+d3t3的二阶导数为0即可获得滑坡发生时间表达式t
r
＝t0‑
d...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴颖超，张志家，金阳，刘文轩，王越，
申请(专利权)人：苏州理工雷科传感技术有限公司，
类型：发明
国别省市：