应用于数据共享的地灾态势分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的应用于数据共享的地灾态势分析方法及系统，涉及人工智能技术领域。在本发明专利技术中，基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，将样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中进行网络更新处理，形成更新地灾态势分析网络；基于从地灾监测数据共享系统获取到的当前地灾监测数据，形成当前地灾状态标志链条，将当前地灾状态标志链条加载到更新地灾态势分析网络中；利用更新地灾态势分析网络，分析出当前地灾状态标志链条对应的预估可能性参数分布；基于预估可能性参数分布，确定出目标地灾状态。基于上述的内容，可以在一定程度上提高地灾态势分析的可靠度。程度上提高地灾态势分析的可靠度。程度上提高地灾态势分析的可靠度。

【技术实现步骤摘要】
应用于数据共享的地灾态势分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体而言，涉及一种应用于数据共享的地灾态势分析方法及系统。

技术介绍

[0002]地灾的一般会对较多的应用对象产生影响和破坏，例如，针对通信铁塔，就会导致通信铁塔的破坏，从而使得通信铁塔的数据传输功能受限。以下是一些可能对通信铁塔造成影响的地质灾害：地震：地震可能导致通信铁塔倒塌或损坏，特别是当地震强度较大时；泥石流和山体滑坡：泥石流和山体滑坡可能导致通信铁塔被冲毁或埋没；地面沉降：地面沉降是由于地下水过度开采、地下矿藏开采或地质构造变化等原因引起的，可能会使通信铁塔的基础不稳定；风暴和台风：强风暴和台风可能产生强风和飓风，进而对通信铁塔造成损坏；暴雨和洪水：暴雨和洪水可能导致通信铁塔被淹没或遭受水侵；地下水位上升：地下水位上升可能导致通信铁塔的地基被水浸泡，从而损坏结构。
[0003]因此，为了保障通信铁塔的安全，一般会对通信铁塔所在区域的地灾态势进行分析和预估，使得可以基于分析和预估的结果，对通信铁塔进行应急预案的生成，从而保障通信铁塔的有效工作。但是，在现有技术中，一般是人工对监测到的数据进行分析，因此，其可靠度相对不高。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种应用于数据共享的地灾态势分析方法及系统，以在一定程度上提高地灾态势分析的可靠度。
[0005]为实现上述目的，本专利技术实施例采用如下技术方案：一种应用于数据共享的地灾态势分析方法，包括：基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中进行网络更新处理，形成对应的更新地灾态势分析网络，所述样本地灾状态标志链条包括具有相关关系且依次排列的地灾状态标志，所述样本地灾状态标志链条中的所述地灾状态标志包括各种地灾事件对应的状态标志和非地灾事件对应的状态标志中的至少两个；基于所述从地灾监测数据共享系统获取到的当前地灾监测数据，形成当前地灾状态标志链条，以及，将所述当前地灾状态标志链条加载到所述更新地灾态势分析网络中，所述当前地灾监测数据是针对目标监测区域的；利用所述更新地灾态势分析网络，分析出所述当前地灾状态标志链条对应的预估可能性参数分布，所述预估可能性参数分布中的每一个预估可能性参数用于反映一种地灾状态标志对应的地灾状态发生的可能性；基于所述预估可能性参数分布，确定出所述当前地灾状态标志链条对应的目标地
灾状态，所述目标地灾状态用于反映所述目标监测区域会出现的地灾事件或非地灾事件。
[0006]在一些优选的实施例中，在上述应用于数据共享的地灾态势分析方法中，所述基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中进行网络更新处理，形成对应的更新地灾态势分析网络的步骤，包括：基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中；利用所述候选地灾态势分析网络，从参考地灾状态语义向量簇中，匹配出所述样本地灾状态标志链条中位于待分析坐标以前的各个地灾状态标志对应的地灾状态语义向量，所述待分析坐标属于所述样本地灾状态标志链条对应的各个地灾状态标志坐标；将位于所述待分析坐标以前的各个地灾状态标志对应的地灾状态语义向量进行向量分析处理，输出所述待分析坐标对应的地灾状态预估向量；依据所述待分析坐标对应的地灾状态预估向量，分析出在所述待分析坐标上的地灾状态标志对应的预估可能性参数，所述预估可能性参数用于反映在所述待分析坐标上的地灾状态标志对应的地灾状态和所述待分析坐标对应的在前地灾状态链条的预估相关系数，所述在前地灾状态链条包括位于所述待分析坐标以前的各个地灾状态标志对应的地灾状态；依据所述样本地灾状态标志链条中在各个待分析坐标上的地灾状态标志分别对应的预估可能性参数，分析出对应的地灾状态预估误差；依据所述地灾状态预估误差，对所述候选地灾态势分析网络的网络参数进行更新优化，并在与预先配置的参考网络训练规则匹配的时候，形成对应的更新地灾态势分析网络。
[0007]在一些优选的实施例中，在上述应用于数据共享的地灾态势分析方法中，所述基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中进行网络更新处理，形成对应的更新地灾态势分析网络的步骤，还包括：确定出参考地灾状态簇中各个地灾状态对应的原始空间映射向量；将所述各个地灾状态对应的原始空间映射向量加载到更新向量挖掘模型中，所述更新向量挖掘模型基于相应的网络更新处理形成；对于各个原始空间映射向量中任意一个的原始空间映射向量，利用所述更新向量挖掘模型，将地灾状态对应的原始空间映射向量进行深度挖掘，输出所述地灾状态对应的地灾状态挖掘向量，以及，将所述地灾状态对应的地灾状态挖掘向量进行降维处理，输出所述地灾状态对应的地灾状态语义向量；依据所述各个地灾状态分别对应的地灾状态语义向量，组合形成对应的所述参考地灾状态语义向量簇。
[0008]在一些优选的实施例中，在上述应用于数据共享的地灾态势分析方法中，所述确定出参考地灾状态簇中各个地灾状态对应的原始空间映射向量的步骤，包括：确定出参考地灾状态簇中各个地灾状态分别对应的地灾状态描述数据簇，所述地灾状态描述数据簇中的各个地灾状态描述数据用于描述所述地灾状态自身的属性信息和
发生所述地灾状态时所在的一个时间区间具有的环境信息；对于各个地灾状态描述数据簇中任意一个的地灾状态描述数据簇，将所述地灾状态描述数据簇中的各个地灾状态描述数据进行向量空间映射，输出各个地灾状态描述数据分别对应的地灾状态描述数据向量，以及，将各个地灾状态描述数据分别对应的地灾状态描述数据向量进行级联组合，形成所述地灾状态描述数据簇对应的地灾状态对应的原始空间映射向量。
[0009]在一些优选的实施例中，在上述应用于数据共享的地灾态势分析方法中，所述基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中进行网络更新处理，形成对应的更新地灾态势分析网络的步骤，还包括：确定出样本地灾状态组合；对所述样本地灾状态组合中的第一地灾状态进行加载，使得加载到需要更新的第一向量挖掘模型中，挖掘出所述第一地灾状态对应的地灾状态语义向量，以及，对所述样本地灾状态组合中的第二地灾状态进行加载，使得加载到需要更新的第二向量挖掘模型中，挖掘出所述第二地灾状态对应的地灾状态语义向量；依据所述第一地灾状态对应的地灾状态语义向量和所述第二地灾状态对应的地灾状态语义向量之间的向量匹配参数，分析出所述样本地灾状态组合对应的地灾状态关系分析数据，所述地灾状态关系分析数据是指分析出的用于反映所述样本地灾状态组合中的两个样本地灾状态之间是否具有相关关系的数据；依据所述样本地灾状态组合对应的地灾状态关系真实数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于数据共享的地灾态势分析方法，其特征在于，包括：基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中进行网络更新处理，形成对应的更新地灾态势分析网络，所述样本地灾状态标志链条包括具有相关关系且依次排列的地灾状态标志，所述样本地灾状态标志链条中的所述地灾状态标志包括各种地灾事件对应的状态标志和非地灾事件对应的状态标志中的至少两个；基于所述从地灾监测数据共享系统获取到的当前地灾监测数据，形成当前地灾状态标志链条，以及，将所述当前地灾状态标志链条加载到所述更新地灾态势分析网络中，所述当前地灾监测数据是针对目标监测区域的；利用所述更新地灾态势分析网络，分析出所述当前地灾状态标志链条对应的预估可能性参数分布，所述预估可能性参数分布中的每一个预估可能性参数用于反映一种地灾状态标志对应的地灾状态发生的可能性；基于所述预估可能性参数分布，确定出所述当前地灾状态标志链条对应的目标地灾状态，所述目标地灾状态用于反映所述目标监测区域会出现的地灾事件或非地灾事件。2.如权利要求1所述的应用于数据共享的地灾态势分析方法，其特征在于，所述基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中进行网络更新处理，形成对应的更新地灾态势分析网络的步骤，包括：基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中；利用所述候选地灾态势分析网络，从参考地灾状态语义向量簇中，匹配出所述样本地灾状态标志链条中位于待分析坐标以前的各个地灾状态标志对应的地灾状态语义向量，所述待分析坐标属于所述样本地灾状态标志链条对应的各个地灾状态标志坐标；将位于所述待分析坐标以前的各个地灾状态标志对应的地灾状态语义向量进行向量分析处理，输出所述待分析坐标对应的地灾状态预估向量；依据所述待分析坐标对应的地灾状态预估向量，分析出在所述待分析坐标上的地灾状态标志对应的预估可能性参数，所述预估可能性参数用于反映在所述待分析坐标上的地灾状态标志对应的地灾状态和所述待分析坐标对应的在前地灾状态链条的预估相关系数，所述在前地灾状态链条包括位于所述待分析坐标以前的各个地灾状态标志对应的地灾状态；依据所述样本地灾状态标志链条中在各个待分析坐标上的地灾状态标志分别对应的预估可能性参数，分析出对应的地灾状态预估误差；依据所述地灾状态预估误差，对所述候选地灾态势分析网络的网络参数进行更新优化，并在与预先配置的参考网络训练规则匹配的时候，形成对应的更新地灾态势分析网络。3.如权利要求2所述的应用于数据共享的地灾态势分析方法，其特征在于，所述基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中进行网络更新处理，形成对应的更新地灾态势分析网络的步骤，还包括：确定出参考地灾状态簇中各个地灾状态对应的原始空间映射向量；将所述各个地灾状态对应的原始空间映射向量加载到更新向量挖掘模型中，所述更新
向量挖掘模型基于相应的网络更新处理形成；对于各个原始空间映射向量中任意一个的原始空间映射向量，利用所述更新向量挖掘模型，将地灾状态对应的原始空间映射向量进行深度挖掘，输出所述地灾状态对应的地灾状态挖掘向量，以及，将所述地灾状态对应的地灾状态挖掘向量进行降维处理，输出所述地灾状态对应的地灾状态语义向量；依据所述各个地灾状态分别对应的地灾状态语义向量，组合形成对应的所述参考地灾状态语义向量簇。4.如权利要求3所述的应用于数据共享的地灾态势分析方法，其特征在于，所述确定出参考地灾状态簇中各个地灾状态对应的原始空间映射向量的步骤，包括：确定出参考地灾状态簇中各个地灾状态分别对应的地灾状态描述数据簇，所述地灾状态描述数据簇中的各个地灾状态描述数据用于描述所述地灾状态自身的属性信息和发生所述地灾状态时所在的一个时间区间具有的环境信息；对于各个地灾状态描述数据簇中任意一个的地灾状态描述数据簇，将所述地灾状态描述数据簇中的各个地灾状态描述数据进行向量空间映射，输出各个地灾状态描述数据分别对应的地灾状态描述数据向量，以及，将各个地灾状态描述数据分别对应的地灾状态描述数据向量进行级联组合，形成所述地灾状态描述数据簇对应的地灾状态对应的原始空间映射向量。5.如权利要求3所述的应用于数据共享的地灾态势分析方法，其特征在于，所述基于从地灾监测数据共享系统获取到的历史地灾监测数据，形成样本地灾状态标志链条，以及，将所述样本地灾状态标志链条加载到候选地灾态势分析网络中进行网络更新处理，形成对应的更新地灾态势分析网络的步骤，还包括：确定出样本地灾状态组合；对所述样本地灾状态组合中的第一地灾状态进行加载，使得加载到需要更新的第一向量挖掘模型中，挖掘出所述第一地灾状态对应的地灾状态语义向量，以及，对所述样本地灾状态组合中的第二地灾状态进行加载，使得加载到需要更新的第二向量挖掘模型中，挖掘出所述第二地灾状态对应的地灾状态语义向量；依据所述第一地灾状态对应的地灾状态语义向量和所述第二地灾状态对应的地灾状态语义向量之间的向量匹配参数，分析出所述样本地灾...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜南，祁小虎，程鑫，王玉廷，
申请(专利权)人：中国铁塔股份有限公司吉林省分公司，
类型：发明
国别省市：