【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种基于人工智能的边坡失稳预测方法及系统。
技术介绍
1、在地质工程和土木工程领域，边坡稳定性分析一直是一个重要且复杂的问题。传统的边坡稳定性评估方法主要依赖于定期的地质勘探和历史数据的分析，然而这些方法往往存在时效性差、对边坡结构动态变化敏感性不足的问题。特别是在边坡地区经历自然或人为因素引起的结构变化时，传统的评估方法往往难以及时捕捉这些变化，从而影响了边坡稳定性预测的准确性和有效性。
技术实现思路
1、为了改善上述问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的边坡失稳预测方法及系统。
2、本专利技术实施例提供一种基于人工智能的边坡失稳预测方法，应用于边坡失稳预测系统，所述方法包括：
3、获取过往边坡地质勘探数据和架构演变描述信息流，所述过往边坡地质勘探数据包括过往边坡地区的失稳隐患趋势向量，所述架构演变描述信息流包括若干个携带时序标签的架构演变描述信息，所述架构演变描述信息用于指示待预测目标边坡地区的结构状态更新向量；
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【技术保护点】
1.一种基于人工智能的边坡失稳预测方法，其特征在于，应用于边坡失稳预测系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述架构演变描述信息流，确定异常结构关系跳变权重流，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述过往边坡地区的环境因素为第一预警态势，则所述基于所述架构演变描述信息流，确定异常结构关系跳变权重流，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述空间结构优化关系点云流和所述过往边坡地质勘探数据，生成...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的边坡失稳预测方法，其特征在于，应用于边坡失稳预测系统，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述架构演变描述信息流，确定异常结构关系跳变权重流，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述过往边坡地区的环境因素为第一预警态势，则所述基于所述架构演变描述信息流，确定异常结构关系跳变权重流，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述空间结构优化关系点云流和所述过往边坡地质勘探数据，生成边坡失稳判别观点，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述空间结构优化关系点云流和所述过往边坡地质勘探数据，生成边坡失稳判别观点，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述地质勘探知识向量和所述空间结构关系知识向...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯鹏，高婷，唐然，魏明东，李骅锦，陈小平，杨华平，沈位刚，
申请(专利权)人：成都大学，
类型：发明
国别省市：
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