基于聚类算法的滑坡状态确定方法及相关装置制造方法及图纸

技术编号:37967885 阅读:7 留言:0更新日期:2023-06-30 09:43
本申请实施例提供一种基于聚类算法的滑坡状态确定方法及相关装置,所述方法包括:获取边坡竖向监测孔内K个监测点处的、在预设时间间隔内的位移量,以得到K个时程位移量;根据所述K个时程位移对所述K个监测点进行聚类处理,以得到聚类处理结果;根据所述聚类处理结果,确定以得到所述M个类别突变监测点,M为小于或等于K的整数;根据所述M个类别突变监测点的可信度和所述类别突变监测点的个数,确定所述边坡的滑坡状态。本发明专利技术能够基于边坡竖向监测孔内各监测点的时程位移量来确定边坡的滑坡状态,从而提升了边坡的滑坡状态确定时的效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
基于聚类算法的滑坡状态确定方法及相关装置


[0001]本申请涉及数据处理
,具体涉及一种基于聚类算法的滑坡状态确定方法及相关装置。

技术介绍

[0002]在众多地质灾害中,滑坡以其数量多、破坏性强、潜在的经济损失大等原因,一直是工程地质界研究的重要内容。自20世纪初中期以来,世界人口不断增长,人类活动空间范围逐渐扩展,以技术和经济条件为支撑的工程活动对地质环境扰动程度不断加大,全球气候变化形成极端异常降雨,这些都使得滑坡灾害,尤其是大型滑坡灾害发生频率越来越高,所造成的经济损失和人员伤亡也不断加大。
[0003]现有的滑坡状态确定通常通过专业人员对监测数据进行分析判断,导致了边坡的滑坡状态确定时的效率较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种基于聚类算法的滑坡状态确定方法及相关装置,能够基于边坡的监测点的位移量来确定边坡的滑坡状态,从而提升了边坡的滑坡状态确定时的效率。
[0005]本申请实施例的第一方面提供了一种基于聚类算法的滑坡状态确定方法,所述方法包括:
[0006]获取边坡竖向监测孔内K个监测点处的、在预设时间间隔内的位移量,以得到K个时程位移量;
[0007]根据所述K个时程位移量对所述K个监测点进行聚类处理,以得到聚类处理结果;
[0008]根据所述聚类处理结果,确定以得到所述M个类别突变监测点,M为小于或等于K的整数;
[0009]根据所述M个类别突变监测点的可信度和所述类别突变监测点的个数,确定所述边坡的滑坡状态。/>[0010]结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述根据所述K个时程位移量对所述K个监测点进行聚类处理,以得到聚类处理结果,包括:
[0011]确定初始第一聚类中心和初始第二聚类中心,所述初始第一聚类中心和所述初始第二聚类中心为从所述K个时程位移量中随机选取的时程位移量;
[0012]获取第一距离集合和第二距离集合,所述第一距离集合为所述K个时程位移量中的每个时程位移量与所述初始第一聚类中心之间的距离,所述第二距离集合为所述K个时程位移量中的每个时程位移量与所述初始第二聚类中心之间的距离;
[0013]根据所述第一距离集合和所述第二距离集合,确定第一类监测点集合和第二类监测点集合,所述第一类监测点集合中的监测点与所述初始第一聚类中心的距离小于与所述初始第二聚类中心之间的距离,所述第二类监测点集合中的监测点与所述初始第二聚类中
心的距离小于与所述初始第一聚类中心之间的距离;
[0014]根据所述第一类监测点集合中的监测点对应的时程位移的均值,确定新的第一聚类中心,以及根据所述第二类监测点集合中的监测点对应的时程位移确定新的第二聚类中心;
[0015]重复执行上述获取所述新的第一聚类中心和所述新的第二聚类中心的步骤,直至确定出最终第一聚类中心和最终第二聚类中心。所述最终第一聚类中心对应的监测点集合中的监测点的时程位移均值为定值,以及最终第二聚类中心对应的监测点集合中的监测点的时程位移均值为定值;
[0016]最终第一聚类中心对应的监测点集合确定为第一类监测点,最终第二聚类中心对应的监测点集合确定为第二类监测点,以得到聚类处理结果。
[0017]结合第一方面,在一个可能的实现方式中,通过如下公式所示的方法确定时程位移量与初始第一聚类中心、初始第二聚类中心之间的距离:
[0018][0019]其中,u
it
为第i个监测点、在第t时刻的时程位移量;u
ct
为初始第一聚类中心或者u
ct
为初始第二聚类中心、在第t时刻的位移量。
[0020]结合第一方面,在一个可能的实现方式中,通过如下公式所示的方法确定新的第一聚类中心和新的第二聚类中心:
[0021][0022][0023]其中,u
c1
为新的第一聚类中心,u
c2
为新的第二聚类中心,S1为第一类监测点集合中的监测点对应的时程位移,S2为第二类监测点集合中的监测点对应的时程位移,N1为第一类监测点集合中的监测点个数,N2为第二类监测点集合中的监测点个数。
[0024]结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述方法还包括:
[0025]获取类别突变监测点在预设时间间隔的结束时刻的突变位移量,以及获取突变位移量阈值;
[0026]根据所述突变位移量和所述突变位移量阈值,确定类别突变监测点的可信度;
[0027]根据所述突变位移量和所述突变位移量阈值,确定类别突变监测点的可信度,包括:
[0028]通过如下公式所示的方法确定类别突变监测点的可信度:
[0029][0030]其中,Δu
cr
为所述突变位移量,Δu
th
为所述突变位移量阈值,R为类别突变监测点的可信度。
[0031]结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述获取突变位移量阈值,包括:
[0032]获取类别突变监测点处的监测单元的长度,以及获取类别突变监测点处的土体材
料塑性阶段的最大剪应变;
[0033]根据所述监测单元的长度和所述土体材料塑性阶段的最大剪应变,确定所述突变位移量阈值;
[0034]根据所述监测单元的长度和所述土体材料塑性阶段的最大剪应变,确定所述突变位移量阈值,包括:
[0035]通过如下公式所示的方法确定突变位移阈值:
[0036]Δu
th
=l
e
γ
a
[0037]其中,l
e
为监测单元的长度,γ
a
为土体材料塑性阶段的最大剪应变,Δu
th
为突变位移量阈值。
[0038]结合第一方面,在一个可能的实现方式中,所述根据所述M个类别突变监测点的可信度和所述类别突变监测点的个数,确定所述边坡的滑坡状态,包括:
[0039]若M大于预设数量阈值,则确定边坡的滑坡状态为第一滑坡状态;
[0040]若M小于或等于所述预设数量阈值,且所述可信度小于100%,则确定所述边坡的滑坡状态为第二滑坡状态;
[0041]若M小于或等于所述预设数量阈值,且所述可信度大于或等于100%,则确定所述边坡的滑坡状态为第三滑坡状态。
[0042]本申请实施例的第二方面提供了一种基于聚类算法的滑坡状态确定装置,所述装置包括:
[0043]获取单元,用于获取边坡竖向监测孔内的K个监测点处的、在预设时间间隔内的位移量,以得到K个时程位移量;
[0044]处理单元,用于根据所述K个时程位移量对所述K个监测点进行聚类处理,以得到聚类处理结果;
[0045]第一确定单元,用于根据所述聚类处理结果,确定以得到所述M个类别突变监测点,M为小于或等于K的整数;
[0046]第二确定单元,用于根据所述M个类别突变监测点的可信度和所述类别突变监测点的个数,确定所述边坡的滑坡状态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类算法的滑坡状态确定方法,其特征在于,所述方法包括:获取边坡竖向监测孔内K个监测点处的、在预设时间间隔内的位移量,以得到K个时程位移量;根据所述K个时程位移量对所述K个监测点进行聚类处理,以得到聚类处理结果;根据所述聚类处理结果,确定以得到所述M个类别突变监测点,M为小于或等于K的整数;根据所述M个类别突变监测点的可信度和所述类别突变监测点的个数,确定所述边坡的滑坡状态。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述K个时程位移量对所述K个监测点进行聚类处理,以得到聚类处理结果,包括:确定初始第一聚类中心和初始第二聚类中心,所述初始第一聚类中心和所述初始第二聚类中心为从所述K个时程位移量中随机选取的时程位移量;获取第一距离集合和第二距离集合,所述第一距离集合为所述K个时程位移量中的每个时程位移量与所述初始第一聚类中心之间的距离,所述第二距离集合为所述K个时程位移量中的每个时程位移量与所述初始第二聚类中心之间的距离;根据所述第一距离集合和所述第二距离集合,确定第一类监测点集合和第二类监测点集合,所述第一类监测点集合中的监测点与所述初始第一聚类中心的距离小于与所述初始第二聚类中心之间的距离,所述第二类监测点集合中的监测点与所述初始第二聚类中心的距离小于与所述初始第一聚类中心之间的距离;根据所述第一类监测点集合中的监测点对应的时程位移的均值,确定新的第一聚类中心,以及根据所述第二类监测点集合中的监测点对应的时程位移确定新的第二聚类中心;重复执行上述获取所述新的第一聚类中心和所述新的第二聚类中心的步骤,直至确定出最终第一聚类中心和最终第二聚类中心,所述最终第一聚类中心对应的监测点集合中的监测点的时程位移均值为定值,以及最终第二聚类中心对应的监测点集合中的监测点的时程位移均值为定值;最终第一聚类中心对应的监测点集合确定为第一类监测点,最终第二聚类中心对应的监测点集合确定为第二类监测点,以得到聚类处理结果。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,通过如下公式所示的方法确定时程位移量与初始第一聚类中心、初始第二聚类中心之间的距离:其中,u
it
为第i个监测点、在第t时刻的位移量;u
ct
为初始第一聚类中心或初始第二聚类中心、在第t时刻的位移量。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,通过如下公式所示的方法确定新的第一聚类中心和新的第二聚类中心:
其中,u
c1
为新的第一聚类中心,u
c2
为新的第二聚类中心,S1为第一类监测点集合中的监测点对应的时程位移,S2为第二类监测点集合中的监测点对应的时程位移,N1为第一类监测点集合中的监测点个数,N2为第二类监测点集合中的监测点个数。5.根据权利要求1

4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:获取类别突变监测点在预设时间间隔的结束时刻的突变位移量,以及获取突变位移量阈值;根据所述突变位移量和所述突变位移量阈值,确定类别突变监测点的可信度;根据所述突变位移量和所述突变位移量阈值,确定类别突变监测点的可信度,包括:通过如下公式所示的方法确定类别突变监测点的可信度:其中,Δu
cr
为所述突变位移量,Δu
th
为所述突变位移量阈值,R为类别突变监测点的可信度。6.根据权利要求1

5所述的方法,其特征在于,所述获取突变位移量阈值,包括:获取类别突变监测点处的监测单元的长度,以及获取类别突变监测点处的土体材料塑性阶段的最大剪应变;根据所述监测单元的长度和所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:樊智勇刘晓宇赵颖刘天苹
申请(专利权)人:中国科学院力学研究所
类型:发明
国别省市:

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