【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及滑坡孔隙水壓力預測，具體是指一種基于iot的滑坡孔隙水壓力預測方法。
技術介紹
1、基于物聯網（iot）的滑坡孔隙水壓力預測方法是一種先進的地質災害監測與預警方法，它通過在滑坡易發區部署高精度的傳感器網絡，實時采集土壤中的孔隙水壓力和水分含量等關鍵數據，這些數據通過無線通信技術傳輸到中央數據處理平臺，利用大數據分析和機器學習算法，對滑坡的發生概率進行動態評估和預測，一旦監測到孔隙水壓力異常或達到臨界值，系統能夠迅速發出預警信號，通知相關部門和居民采取緊急應對措施，從而有效降低滑坡帶來的風險和損失，顯著提高地質災害管理的智能化和科學化水平。
2、但是，在已有的滑坡孔隙水壓力預測方法中，存在著傳統方法針對滑坡孔隙水壓力的預測只聚焦于收集水壓力數據本身，或只對其他環境數據做輔助特征進行預測，因而忽略了影響滑坡孔隙水壓力預測過程中的各種復雜的潛在因素，導致了預測結果不充分且解釋性差的技術問題；在已有的滑坡孔隙水壓力預測方法中，存在著傳統的滑坡孔隙水壓力預測由于環境復雜且易受極端天氣、泥土腐蝕和傳感器干擾多方面影響，進而導致數據質量較差，難以支持后續的預測任務的技術問題；在已有的滑坡孔隙水壓力預測方法中，存在著針對滑坡孔隙水壓力預測的后續使用難以進行具體的量化和實施，進而導致滑坡孔隙水壓力預測的結果可用性較差的技術問題。
技術實現思路
1、針對上述情況，為克服現有技術的缺陷，本專利技術提供了一種基于iot的滑坡孔隙水壓力預測方法，（1）針對在已有的滑坡孔隙水壓力預測
2、本專利技術采取的技術方案如下：本專利技術提供的一種基于iot的滑坡孔隙水壓力預測方法，該方法包括以下步驟：
3、步驟s1：傳感部署；
4、步驟s2：數據收集；
5、步驟s3：數據處理；
6、步驟s4：孔隙水壓力預測；
7、步驟s5：自適應預警。
8、進一步地，在步驟s1中，所述傳感部署，用于設計滑坡易發區域的傳感器布置方案并進行傳感器布置，具體為構建傳感器集群，并依照所述傳感器集群在滑坡已發區域根據土壤特性和地形信息進行傳感器布置，并用于數據收集；
9、所述傳感器集群，具體包括孔隙水壓力傳感器、土壤濕度傳感器、降雨量傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器和滑坡加速度傳感器。
10、進一步地，在步驟s2中，所述數據收集，用于收集滑坡孔隙水壓力預測所需的原始數據，具體為依據所述傳感器集群，進行多傳感器冗余部署，并進行數據冗余采集，并采用集成算法進行傳感器數據處理，得到孔隙水壓力預測原始數據，并通過無線通信技術將實時的孔隙水壓力預測原始數據發送至物聯網云平臺，進行數據存儲；
11、所述多傳感器冗余部署，具體指在布置傳感器的位置部署三個相同類型的傳感器，進行數據冗余采集；
12、所述數據冗余采集，具體指采集重復類型的傳感數據，用于減少數據不準確或故障的情況；
13、所述集成算法，具體采用加權平均算法；
14、所述孔隙水壓力預測原始數據，具體包括孔隙水壓力數據、土壤濕度數據、降雨量數據、溫度數據、濕度數據和土壤位移數據。
15、進一步地，在步驟s3中，所述數據處理，用于對原始數據進行優化處理，具體為對所述孔隙水壓力預測原始數據進行優化處理，得到孔隙水壓力預測優化數據，具體包括以下步驟：
16、步驟s31：數據清洗，具體為對所述孔隙水壓力預測原始數據中的傳感數據進行異常值檢測和處理，并通過均值填補法補充缺失和異常數據，得到清洗數據集；
17、步驟s32：時間戳同步，具體為對所述清洗數據集進行時間戳同步操作，得到同步時序數據集；
18、步驟s33：數據標準化，具體為對所述同步時序數據集進行z分值標準化，得到標準化傳感數據集；
19、步驟s34：數據優化處理，具體為通過所述數據清洗、所述時間戳同步和所述數據標準化，對所述孔隙水壓力預測原始數據進行優化處理，得到孔隙水壓力預測優化數據；
20、所述孔隙水壓力預測優化數據，具體包括標準化孔隙水壓力數據、標準化土壤濕度數據、標準化降雨量數據、標準化溫度數據、標準化濕度數據和標準化土壤位移數據。
21、進一步地，在步驟s4中，所述孔隙水壓力預測，用于依據優化數據進行孔隙水壓力預測，具體為依據所述孔隙水壓力預測優化數據，采用結合自適應噪聲和變分模態分解的改進長短期神經網絡，進行孔隙水壓力預測，得到孔隙水壓力預測參考數據，具體包括以下步驟：
22、步驟s41：傳感數據分解，具體為采用完全集合經驗模態分解方法，對所述孔隙水壓力預測優化數據進行分解，得到固有模態函數集；
23、步驟s42：變分模態分解，具體為應用變分模態分解方法，通過構建優化目標函數，進行變分模態分解，得到高頻分解模態數據；
24、步驟s43：分解模態特征提取，具體為采用統計特征提取方法，從所述固有模態函數集和所述高頻分解模態數據中，進行多模態特征提取，得到孔隙水壓力多模態特征數據集；
25、步驟s44：構建改進長短期記憶網絡，具體為依據所述孔隙水壓力多模態特征數據集，通過連接孔隙水壓力多模態特征數據集中的模態特征數據集，構建特征改進的長短期記憶神經網絡，進行孔隙水壓力多模態預測，并通過將各個模態的預測結果進行合并，得到模型預測輸出，計算公式為：
26、；
27、式中，ft是特征改進的長短期記憶神經網絡的單元標識符，用于表示輸入單元、輸出單元和遺忘單元，t是時間索引，sig(·)是s型激活函數，wf是長短期記憶網絡單元權重，ht-1是前一時刻t-1時的輸出隱藏狀態，(f1:fn)是多模態特征本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于IoT的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于IoT的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：在步驟S1中，所述傳感部署，用于設計滑坡易發區域的傳感器布置方案并進行傳感器布置，具體為構建傳感器集群，并依照所述傳感器集群在滑坡已發區域根據土壤特性和地形信息進行傳感器布置，并用于數據收集；
3.根據權利要求2所述的一種基于IoT的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：所述數據收集，用于收集滑坡孔隙水壓力預測所需的原始數據，具體為依據所述傳感器集群，進行多傳感器冗余部署，并進行數據冗余采集，并采用集成算法進行傳感器數據處理，得到孔隙水壓力預測原始數據，并通過無線通信技術將實時的孔隙水壓力預測原始數據發送至物聯網云平臺，進行數據存儲；
4.根據權利要求3所述的一種基于IoT的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：在步驟S3中，所述數據處理，用于對原始數據進行優化處理，具體為對所述孔隙水壓力預測原始數據進行優化處理，得到孔隙水壓力預測優化數據，具體包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的
6.根據權利要求5所述的一種基于IoT的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：在步驟S44中，所述構建改進長短期記憶網絡，計算公式為：
7.根據權利要求6所述的一種基于IoT的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：在步驟S5中，在步驟S5中，所述自適應預警，用于根據預測的孔隙水壓力結果進行自適應預警機制構建，具體為依據所述孔隙水壓力預測優化數據和所述孔隙水壓力預測參考數據，構建自適應預警機制，得到自適應預警參考數據，并進行自適應預警。
8.根據權利要求7所述的一種基于IoT的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：在步驟S5中，所述自適應預警機制，具體為構建四維自適應預警閾值組，并依據所述四維自適應預警閾值組，實時讀取所述孔隙水壓力預測參考數據中的預測數值并進行數據比對，當滿足預警條件時，進行自適應預警；
...【技術特征摘要】
1.一種基于iot的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于iot的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：在步驟s1中，所述傳感部署，用于設計滑坡易發區域的傳感器布置方案并進行傳感器布置，具體為構建傳感器集群，并依照所述傳感器集群在滑坡已發區域根據土壤特性和地形信息進行傳感器布置，并用于數據收集；
3.根據權利要求2所述的一種基于iot的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：所述數據收集，用于收集滑坡孔隙水壓力預測所需的原始數據，具體為依據所述傳感器集群，進行多傳感器冗余部署，并進行數據冗余采集，并采用集成算法進行傳感器數據處理，得到孔隙水壓力預測原始數據，并通過無線通信技術將實時的孔隙水壓力預測原始數據發送至物聯網云平臺，進行數據存儲；
4.根據權利要求3所述的一種基于iot的滑坡孔隙水壓力預測方法，其特征在于：在步驟s3中，所述數據處理，用于對原始數據進行優化處理，具體為對所述孔隙水壓力預測原始數據進行優化處理，得...
【專利技術屬性】
技術研發人員：魏瑩瑩，崔陽，陳軍，魏國振，
申請(專利權)人：河北省地質環境監測院，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。