基于深度学习的岩土工程地质灾害预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于深度学习的岩土工程地质灾害预测方法及系统，方法包括：地质信息采集与处理

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的岩土工程地质灾害预测方法及系统


[0001]本专利技术属于地质工程
，具体是基于深度学习的岩土工程地质灾害预测方法及系统
。

技术介绍

[0002]岩土工程地质灾害预测是一种通过对地质环境进行综合调查
、
分析和评价，对地质灾害进行预测和预警的技术方法，旨在快速
、
准确地识别和分析地质灾害，减轻人工调查负担并为岩土工程规划
、
设计和施工提供重要支持，降低地质灾害的风险和损失
。
但是现有的岩土工程地质灾害预测方法，存在地质灾害系统内部演化规律复杂且非线性关联，导致难以预测地质灾害发生的周期性规律的技术问题；存在地质灾害预测涉及多个特征变量和大量数据样本，预测效果和模型泛化能力差的技术问题；存在地质灾害预测过程中面临不确定性问题，受多种因素的综合影响，且地质环境变化多样，地质灾害分类结果具有不确定性的技术问题
。

技术实现思路

[0003]针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了基于深度学习的岩土工程地质灾害预测方法及系统，针对存在地质灾害系统内部演化规律复杂且非线性关联，导致难以预测地质灾害发生的周期性规律的技术问题，采用动力系统重建法处理历史地质灾害数据，重建权重矩阵，将一维时间序列转化为高维相空间中的轨迹，用重构后的相空间轨迹对分析系统的动力学行为
、
非线性特征和周期性变化进行分析，从而得到地质灾害的周期性变化；针对存在地质灾害预测涉及多个特征变量和大量数据样本，预测效果和模型泛化能力差的技术问题，采用
BP
神经网络处理多维特征，进行自适应学习，
BP
神经网络训练完成后在实际应用中快速响应，实现自动化地质灾害预测；针对存在地质灾害预测过程中面临不确定性问题，受多种因素的综合影响，且地质环境变化多样，地质灾害分类结果具有不确定性的技术问题，采用逻辑或融合规则对证据项进行合并，选择具有最高置信度的类别作为最终的地质灾害分类结果，鲁棒性高，容错性强
。
[0004]本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的基于深度学习的岩土工程地质灾害预测方法，该方法包括以下步骤：步骤
S1
：地质信息采集与处理，具体为通过遥感技术采集地质信息并进行预处理；
[0005]步骤
S2
：信号处理，具体为确定嵌入维度和延迟时间，使用动力系统重建法处理历史地质灾害数据，重建权重矩阵，将一维时间序列转化为高维相空间中的轨迹，用重构后的相空间轨迹对分析系统的动力学行为
、
非线性特征和周期性变化进行分析，从而得到地质灾害的周期性变化；
[0006]步骤
S3
：地质灾害预测，具体为采集历史地质灾害数据集并进行预处理，设计
BP
神经网络结构，进行地质灾害预测模型的训练和优化，再输入实时地质信息数据集进行实际应用；
[0007]步骤
S4
：地质灾害分类，具体为将证据项的置信度进行权重调整，利用逻辑或融合规则融合所有证据项信息，合并证据项，根据合并后的置信度，得到最终地质灾害分类结果；
[0008]步骤
S5
：地质灾害响应与预警，具体为优化响应机制，加速资源调配和信息共享，不断改进地质灾害监测设备
、
优化数据传输网络和规范预警信息
。
[0009]进一步地，在步骤
S1
中，所述地质信息采集与处理，包括以下步骤：步骤
S11
：遥感技术应用，利用遥感图像提供大范围的地形
、
地貌
、
植被和水体信息，全面了解研究区域的地质特征，得到实时地质信息数据集；
[0010]步骤
S12
：数据预处理，对收集到的实时地质信息数据集进行预处理，包括数据清洗
、
去除异常值和数据归一化；
[0011]步骤
S13
：特征工程，使用统计方法分析各个地质信息特征与地质灾害预测之间的相关系数，根据相关系数选择与地质灾害预测相关的地质信息特征
。
[0012]进一步地，在步骤
S2
中，所述信号处理，包括以下步骤：步骤
S21
：数据准备，准备历史地质灾害数据集，确保历史地质灾害数据集具有足够的时间跨度和精度；
[0013]步骤
S22
：确定延迟时间和嵌入维度，延迟时间是在时间序列中观察相同特征发生的时间间隔，嵌入维度是在相空间中刻画系统动力学特征的最小维度；
[0014]步骤
S23
：动力系统重建法，将一维时间序列转换为相应的高维相空间轨迹，包括以下步骤：步骤
S231
：输入历史地质灾害数据集：
X={x1，
x2，
...
，
x
n
}
，
n
是地质灾害样本的总数量；
[0015]步骤
S232
：确定邻域，对于每个时间点，使用欧氏距离确定邻域，选择周围的一组邻域地质灾害样本，定义邻域地质灾害样本个数为
k
，
k
个邻域地质灾害样本的索引集合是
N
；
[0016]步骤
S233
：重建权重矩阵，为每个邻域地质灾害样本分配重建权重，确定每个邻域地质灾害样本与第
i
个地质灾害样本之间的线性关系，定义重建权重矩阵为
Q
，构建权重向量
Q
ij
，
Q
ij
是第
i
个地质灾害样本与第
j
个邻域地质灾害样本在重建过程中的权重，计算权重向量
Q
ij
使得地质灾害样本
x
i
可以被其邻近样本的线性组合重建，所用公式如下：；式中，
x
i
是第
i
个地质灾害样本，
x
j
是第
j
个邻域地质灾害样本，是向量
x
i
－
x
j
的绝对值；
[0017]步骤
S234
：根据重建权重矩阵计算相空间中的高维轨迹，使用特征值分解相空间中的高维轨迹得到高维轨迹的低维表示，得到相空间重构后的轨迹；
[0018]步骤
S24
：分析动力学行为和非线性特征，通过计算相空间重构后的轨迹指标，包括方差和关联维数，分析动力学特征，使用非线性分析方法分析系统的非线性特征；
[0019]步骤
S25
：周期性变化分析，通过对相空间轨迹的周期性分析，包括频谱分析和小波分析，得到地质灾害信号中的周期性变化
。
[0020]进一步地，在步骤
S3
中，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于深度学习的岩土工程地质灾害预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤
S1
：地质信息采集与处理，具体为采集地质信息并进行预处理；步骤
S2
：信号处理，具体为确定嵌入维度和延迟时间，使用动力系统重建法处理历史地质灾害数据，重建权重矩阵，将一维时间序列转化为高维相空间中的轨迹，从而得到地质灾害的周期性变化；步骤
S3
：地质灾害预测，具体为设计
BP
神经网络结构，进行地质灾害预测模型的训练和优化，并输入实时地质信息数据集进行实际应用；步骤
S4
：地质灾害分类，具体为将证据项的置信度进行权重调整，利用逻辑或融合规则融合所有证据项信息，合并证据项，根据合并后的置信度，得到最终地质灾害分类结果；步骤
S5
：地质灾害响应与预警，具体为优化地质灾害响应并进行预警
。2.
根据权利要求1所述的基于深度学习的岩土工程地质灾害预测方法，其特征在于：在步骤
S2
中，所述信号处理，包括以下步骤：步骤
S21
：数据准备，准备历史地质灾害数据集；步骤
S22
：确定延迟时间和嵌入维度；步骤
S23
：动力系统重建法，将一维时间序列转换为相应的高维相空间轨迹，包括以下步骤：步骤
S231
：输入历史地质灾害数据集：
X={x1，
x2，
...
，
x
n
}
，
n
是地质灾害样本的总数量；步骤
S232
：确定邻域，对于每个时间点，使用欧氏距离确定邻域，选择周围的一组邻域地质灾害样本，定义邻域地质灾害样本个数为
k
，
k
个邻域地质灾害样本的索引集合是
N
；步骤
S233
：重建权重矩阵，为每个邻域地质灾害样本分配重建权重，确定每个邻域地质灾害样本与第
i
个地质灾害样本之间的线性关系，定义重建权重矩阵为
Q
，构建权重向量
Q
ij
，
Q
ij
是第
i
个地质灾害样本与第
j
个邻域地质灾害样本在重建过程中的权重，计算权重向量
Q
ij
，所用公式如下：；式中，
x
i
是第
i
个地质灾害样本，
x
j
是第
j
个邻域地质灾害样本，是向量
x
i
－
x
j
的绝对值；步骤
S234
：根据重建权重矩阵计算相空间中的高维轨迹，使用特征值分解相空间中的高维轨迹得到高维轨迹的低维表示，得到相空间重构后的轨迹；步骤
S24
：分析动力学行为和非线性特征，通过计算相空间重构后的轨迹指标，分析动力学特征，使用非线性分析方法分析系统的非线性特征；步骤
S25
：周期性变化分析，通过对相空间轨迹的周期性分析，得到地质灾害信号中的周期性变化
。3.
根据权利要求1所述的基于深度学习的岩土工程地质灾害预测方法，其特征在于：在步骤
S4
中，所述地质灾害分类，包括以下步骤：步骤
S41
：定义证据项，将每个神经元的输出视为一个证据项，表示地质灾害发生的置信度，
BP
神经网络中的激活函数将每个神经元的输出映射到
[0
，
1]
之间的概率值；步骤
S42
：置信度权重调整，根据不同的神经元，对每个证据项的置信度进行权重调整；步骤
S43
：融合规则选择，使用逻辑或融合规则，将所有证据项的概率值进行逻辑或操
作，得到总的概率值，将总的概率值映射到
[0
，
1]
之间，融合所有证据项的信息；步骤
S44
：证据项合并，将经过权重调整后的证据项进行组合，得到证据项集合，将证据项集合组合成总的证据集合，得到合并后的置信度；步骤
S45
：地质灾害分类结果，根据合并后的置信度，选择具有最高置信度的地质灾害类别作为最终的地质灾害分类结果
。4.
根据权利要求1所述的基于深度学习的岩土工程...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈波，惠建益，张勇，邱燕斌，罗慧，刘鹏，熊秋平，邱健，吴旭彬，刘动，
申请(专利权)人：深圳市岩土综合勘察设计有限公司，
类型：发明
国别省市：