【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及地質災害檢測，尤其是涉及一種公路地質災害預測方法及其系統。
技術介紹
1、在公路基礎設施建設和維護中，地質災害如滑坡、泥石流等對公路的安全性和可靠性構成了嚴重威脅。傳統的地質災害預測方法主要依賴于經驗模型和統計分析，這些方法通常基于歷史數據和簡單的氣象因子進行預測，未能充分考慮地質條件的復雜性和多樣性，導致其在面對動態變化的環境時預測準確性不足。現有技術中的地質災害預測方法一般包括以下幾個步驟：
2、1.?數據收集：主要依賴人工觀測和簡單的氣象數據收集，缺乏對地質特征和環境動態變化的全面捕捉。
3、2.?數據分析：通過統計回歸模型，如線性回歸或邏輯回歸，對有限的數據集進行分析，無法有效處理數據中的非線性關系。
4、3.?預測模型：采用簡單的數學模型進行預測，缺乏對時間序列和空間特征的深入挖掘，模型的泛化能力較弱。
5、隨著深度學習技術的發展，基于時序數據的預測模型在處理復雜時變系統方面展現了優越的性能，然而在地質災害預測領域的應用尚處于起步階段。因此，迫切需要一種新的技術方法，能夠在提升預測準確性的同時，適應動態變化的環境，并為公路安全提供可靠的技術支持。
6、公開于該
技術介紹
部分的信息僅僅旨在加深對本專利技術的總體
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的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域技術人員所公知的現有技術。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種公路地質災害預測方法，以解決現有技術中存在的技術問題
2、為了實現上述目的，本專利技術采用以下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供一種公路地質災害預測方法，其包括：
4、數據預處理：對收集的數據進行預處理；
5、模型訓練：采用informer模型，模型結構包括：輸入層、編碼器、解碼器和輸出層，利用稀疏自注意力機制和位置編碼技術，增強對長時間序列數據的處理能力和地質災害預測的精準性；模型訓練包括預訓練和針對具體案例數據的額外訓練，所述預訓練使用nasa的全球數據進行預訓練，以學習廣泛的土壤濕度和氣象數據模式；所述額外訓練在預訓練的基礎上，對特定數據進行額外訓練，數據集按照60%的訓練集、20%的驗證集和20%的測試集劃分；使用rmse作為損失函數，并采用k折交叉驗證以確保模型的穩定性和泛化能力；
6、模型評估：使用多種性能指標來評估模型的表現，包括準確率、精確率、召回率、f1-score、以及roc曲線和auc值。
7、優選地，在步驟數據預處理中，包括如下：缺失值填補、異常值處理和數據標準化。
8、優選地，在步驟模型訓練中，所述輸入層用于接收多維時間序列數據，包括：土壤濕度、溫度、降水量；所述編碼器包括：稀疏自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述解碼器包括：掩碼自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述輸出層采用relu作為非線性激活函數。
9、優選地，在步驟模型訓練中，所述預訓練采用nasa的地表土壤濕度數據集和全球地質災害事件數據庫來提供地質和氣象信息，通過時間戳和地理位置的匹配，將土壤濕度數據與glc數據進行數據集整合。
10、優選地，數據集整合包括如下步驟：
11、時間匹配：根據事件發生時間，將glc中災害事件的時間與土壤濕度觀測數據進行匹配；
12、位置匹配：根據地理坐標，將glc事件的經緯度與土壤濕度數據的位置進行匹配，確保每個事件都能關聯到相應的土壤濕度數據。
13、優選地，在步驟模型訓練中，k折交叉驗證包括如下步驟：
14、數據集劃分：將整個數據集隨機分為k個等大小的子集，每個子集均包含一部分訓練樣本；
15、訓練與驗證循環：循環k次：對于每個子集，執行以下步驟：使用k-1個子集作為訓練集，訓練地質災害預測模型；使用剩余的1個子集作為驗證集，評估模型的性能，以計算模型在驗證集上的預測誤差；
16、計算平均性能：在完成k次訓練和驗證循環后，計算所有驗證結果的平均值，作為模型的總體性能指標。
17、第二方面，本專利技術提供一種公路地質災害預測系統，其采用所述的公路地質災害預測方法，包括：數據預處理模塊、模型訓練模塊、模型評估模塊；所述數據預處理模塊與所述模型訓練模塊連接，用于對收集的數據進行預處理；所述模型訓練模塊與所述模型評估模塊連接，所述模型訓練模塊采用informer模型，包括預訓練和針對具體案例數據的額外訓練，使用rmse作為損失函數，并采用k折交叉驗證以確保模型的穩定性和泛化能力；所述模型評估模塊使用多種性能指標來評估模型的表現。
18、優選地，所述模型訓練模塊的模型結構包括：依次連接的輸入層、編碼器、解碼器和輸出層；所述輸入層用于接收多維時間序列數據；所述編碼器包括：稀疏自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述解碼器包括：掩碼自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述輸出層采用relu作為非線性激活函數。
19、采用上述技術方案，本專利技術具有如下有益效果：
20、本專利技術通過對公路沿線的地質和氣象數據進行分析，實現對潛在地質災害的提前預警，以保障公路基礎設施的安全運行。
21、一、技術效果：
22、1、結合informer模型的創新性：
23、本專利技術采用informer模型，通過稀疏自注意力機制和位置編碼技術，能夠有效處理長時間序列數據，提升對地質災害風險的預測準確性。
24、本專利技術采用的稀疏自注意力機制減少了計算復雜度，保持對全局信息的捕捉能力，適合處理大規模、高維度的地質與氣象數據。
25、2、多數據源融合：
26、本專利技術通過整合nasa地表土壤濕度數據和全球地質災害事件數據庫（glc），本專利技術能夠更全面地捕捉地質災害的前兆和影響因素，增強模型的預測能力。
27、本專利技術采用數據融合技術，將多源異構數據轉化為統一的數據格式，提高數據的利用率和模型的泛化能力。
28、3、高效的模型訓練和評估方法：
29、本專利技術利用預訓練模型加速訓練過程，并結合k折交叉驗證提高模型的穩定性和泛化能力。
30、本專利技術通過多指標（準確率、精確率、召回率、f1-score和auc值）對模型進行全面評估，確保模型性能的可靠性。
31、二、經濟效果：
32、1、降低地質災害帶來的經濟損失：
33、本專利技術通過準確預測公路沿線的地質災害風險，可以提前采取預防措施，減少災害對交通運輸和基礎設施的破壞。
34、本專利技術提高預警的及時性和準確性，幫助交通管理部門優化資源配置，降低災害應對成本。
35、2、提高公路建設和維護效率：
36、本專利技術提供可靠的地質災害預測數據，輔助公路規劃和施工決策，優化公路設計和布局。
37、本專利技術在公路運營期本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種公路地質災害預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的公路地質災害預測方法，其特征在于，在步驟數據預處理中，包括如下：缺失值填補、異常值處理和數據標準化。
3.根據權利要求1所述的公路地質災害預測方法，其特征在于，在步驟模型訓練中，所述輸入層用于接收多維時間序列數據，包括：土壤濕度、溫度、降水量；所述編碼器包括：稀疏自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述解碼器包括：掩碼自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述輸出層采用ReLU作為非線性激活函數。
4.根據權利要求1所述的公路地質災害預測方法，其特征在于，在步驟模型訓練中，所述預訓練采用NASA的地表土壤濕度數據集和全球地質災害事件數據庫來提供地質和氣象信息，通過時間戳和地理位置的匹配，將土壤濕度數據與GLC數據進行數據集整合。
5.根據權利要求4所述的公路地質災害預測方法，其特征在于，數據集整合包括如下步驟：
6.根據權利要求1所述的公路地質災害預測方法，其特征在于，在步驟模型訓練中，k折交叉驗證包括如下步驟：>
7.一種公路地質災害預測系統，其特征在于，采用權利要求1至6中任一項所述的公路地質災害預測方法，包括：數據預處理模塊、模型訓練模塊、模型評估模塊；所述數據預處理模塊與所述模型訓練模塊連接，用于對收集的數據進行預處理；所述模型訓練模塊與所述模型評估模塊連接，所述模型訓練模塊采用Informer模型，包括預訓練和針對具體案例數據的額外訓練，使用RMSE作為損失函數，并采用k折交叉驗證以確保模型的穩定性和泛化能力；所述模型評估模塊使用多種性能指標來評估模型的表現。
8.根據權利要求7所述的公路地質災害預測系統，其特征在于，所述模型訓練模塊的模型結構包括：依次連接的輸入層、編碼器、解碼器和輸出層；所述輸入層用于接收多維時間序列數據；所述編碼器包括：稀疏自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述解碼器包括：掩碼自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述輸出層采用ReLU作為非線性激活函數。
...【技術特征摘要】
1.一種公路地質災害預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的公路地質災害預測方法，其特征在于，在步驟數據預處理中，包括如下：缺失值填補、異常值處理和數據標準化。
3.根據權利要求1所述的公路地質災害預測方法，其特征在于，在步驟模型訓練中，所述輸入層用于接收多維時間序列數據，包括：土壤濕度、溫度、降水量；所述編碼器包括：稀疏自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述解碼器包括：掩碼自注意力模塊、前饋神經網絡層和殘差連接與層歸一化層；所述輸出層采用relu作為非線性激活函數。
4.根據權利要求1所述的公路地質災害預測方法，其特征在于，在步驟模型訓練中，所述預訓練采用nasa的地表土壤濕度數據集和全球地質災害事件數據庫來提供地質和氣象信息，通過時間戳和地理位置的匹配，將土壤濕度數據與glc數據進行數據集整合。
5.根據權利要求4所述的公路地質災害預測方法，其特征在于，數據集整合包括如下步驟：
6.根據權利要求1所述的公路地...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王書輝，王厚霖，覃天意，費凡，吳敏，代明智，王建斌，
申請(專利權)人：中國交通信息科技集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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