CN114973606A - 一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法 - Google Patents

一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法 Download PDF

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CN114973606A CN202210730230.8A CN202210730230A CN114973606A CN 114973606 A CN114973606 A CN 114973606A CN 202210730230 A CN202210730230 A CN 202210730230A CN 114973606 A CN114973606 A CN 114973606A
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Abstract

本发明涉及滑坡监测技术领域，公开了一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，包括以下步骤：S1：在服务器端建立滑坡累计位移‑时间曲线样本库；S2：提取滑坡累计位移‑时间曲线的标签数据：
Figure DDA0003713013930000011
α和CP；S3：构建
Figure DDA0003713013930000012
α、CP之间的预测关系模型；S4：样本库更新同步更新预测关系模型；S5：预测关系模型同步到树莓派中，位移监测数据传输到树莓派数据预处理模块中，并对实时监测数据进行标签数据
Figure DDA0003713013930000013
α的提取；S6：树莓派计算加速变形阶段完成率预测值CP′；S7：树莓派将CP′和预警阈值进行匹配，并发出预警指令。本发明通过预测关系模型解决改进切线角滑坡预警机制的漏报问题，解决了因数据传输至服务器而导致的预警发布滞后问题。

Description

一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法
技术领域
本发明涉及滑坡监测技术领域，具体涉及一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法。
背景技术
滑坡是一种常见的自然灾害，它对自然环境和人民生命财产安全构成严重的威胁，滑坡灾害形变监测是滑坡灾害防治工作的数据支撑。由于传感器的普及以及物联网技术的发展，目前滑坡灾害监测预警方法以改进切线角四级预警机制作为阈值判断，实地自动采集滑坡灾害监测，并通过后台服务器对数据进行自动计算，将结果与阈值进行对比，并通过短信、现场的声光设备来完成对滑坡灾害的预警预报消息发布；
完整的滑坡监测数据分为初始变形阶段、等速变形阶段、加速变形阶段。目前滑坡灾害预警方法中的阈值判据是采用定量划分标准：(1)当改进切线角α≈45°，斜坡变形处于等速变形阶段，进行蓝色预警；(2)当改进切线角45°＜α＜80°，斜坡变形进入初加速变形阶段，进行黄色预警；(3)当改进切线角80°≤α＜85°，斜坡变形进入中加速变形阶段，进行橙色预警；(4)当改进切线角α≥85°，斜坡变形进入加加速变形(临滑)阶段，进行红色预警；当改进切线角≈89°，滑坡进入临滑状态，应发布临滑警报；然而并不是所有的滑坡变形曲线都满足上述的划分标准，有些滑坡临滑时刻改进切线角是小于89°的，甚至不足85°(例如塔子坪滑坡的临滑切线角为75.6°)。
目前滑坡灾害预警系统中数据的计算，预警预报消息的发布多数通过后台服务器完成，该系统存在因采集数据传输、预警预报指令发布导致的时间滞后问题。
发明内容
本发明意在提供一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，以解决改进切线角四级预警机制存在漏报以及监测设备因采集数据传输、预警预报质量发布导致时间滞后的问题。
为达到上述目的，本发明提供了一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，具体包括以下步骤：
S1：在服务器端建立滑坡累计位移-时间曲线样本库，对样本库中的滑坡累计位移-时间曲线进行初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段划分；
S2：提取滑坡累计位移-时间曲线的标签数据，所述标签数据包括：等速变形阶段平均速率
Figure BDA0003713013910000011
加速变形阶段每个时刻的改进切线角α和加速变形阶段完成率CP；
S3：使用粒子群优化BP神经网络算法构建
Figure BDA0003713013910000021
α、CP之间的预测关系模型；
S4：若滑坡累计位移-时间曲线样本库更新，则重复S1～S3步骤更新预测关系模型；
S5：所述服务器将预测关系模型同步到树莓派中，位移监测传感器采集位移监测数据并将位移监测数据传输到树莓派中；
S6：通过树莓派中的数据预处理模块提取位移监测数据的标签数据，所述标签数据包括：等速变形阶段平均速率
Figure BDA0003713013910000022
和每个监测时刻的改进切线角α，树莓派将从位移监测数据中提取的标签数据作为S5中预测关系模型的输入因子，得到加速变形阶段完成率预测值CP′；
S7：若加速变形阶段完成率预测值CP′满足设置的预警阈值，树莓派发出预警指令。
优选的，作为一种改进，所述加速变形阶段完成率CP公式如下：
Figure BDA0003713013910000023
式中tx为加速变形阶段中的任意时刻；ts为加速变形阶段的起始时刻；tf为加速变形阶段的终点时刻；CP为加速变形阶段的加速变形阶段完成率，CP∈[0，1]。
优选的，作为一种改进，所述S4中定时对滑坡累计位移-时间曲线样本库进行更新。通过滑坡累计位移-时间曲线样本库不间断更新，服务器会定时更新预测关系模型，使
Figure BDA0003713013910000024
α和CP三个参数的对应关系越来越准，提高加速变形阶段完成率预测值CP′的准确性。
优选的，作为一种改进，所述改进切线角α的公式如下：
Figure BDA0003713013910000025
式中T(j)为变换后与时间相同量纲的纵坐标数值，tj为某一监测时刻，Δt为计算累计位移S时对应的单位时刻，ΔT为单位时间段内T(j)的变化量。
优选的，作为一种改进，所述T(j)的公式如下：
Figure BDA0003713013910000026
式中Sj为某一单位时间刻监测斜坡的累计位移值，T(j)为变换后与时间相同量纲的纵坐标数值。
优选的，作为一种改进，所述等速变形阶段平均速率
Figure BDA0003713013910000027
的计算公式如下：
Figure BDA0003713013910000028
式中vi为等速变形阶段内各不同时刻，其中l为等速变形阶段的监测次数。
优选的，作为一种改进，所述S7中树莓派通过GPRS模块向服务器发出预警指令。通过GPRS模块可以快速找到服务器地址，从而可以快速将预警指令信息发送到服务器。
优选的，作为一种改进，所述S5中位移监测数据通过位移监测传感器和ZigBee传感器组建的局域网向树莓派发送，位移监测数据通过树莓派和GPRS模块实时的上传至服务器。ZigBee网路技术时延较低，树莓派可以及时获取到位移监测数据，从而可以从预测关系模型快速获得加速变形阶段完成率预测值CP′，树莓派可以及时发出预警指令，保障生命安全和减少财产损失。
优选的，作为一种改进，所述树莓派通过ZigBee传感器向声光预警传感器发出预警指令。通过声光传感器快速执行树莓派的预警指令，使得监测点的监测人员可以及时进行相关工作。
优选的，作为一种改进，所述加速阶段完成率真实值CP与加速变形阶段完成率预测值CP′的误差百分比小于5％。
本发明采用的BP神经网络算法属于深度学习算法中较为经典的一种，有较强大特征数据对应关系的挖掘能力，等速变形阶段的平均速率
Figure BDA0003713013910000034
可看作滑坡蠕变模型中各参数的综合外在表现，加速变形阶段的改进切线角α能直接反映累计位移-时间曲线加速变形特征，因此采用BP神经网络算法建立构建
Figure BDA0003713013910000031
α和CP三个参数的预测关系模型，挖掘
Figure BDA0003713013910000032
α与CP之间的对应关系，其中
Figure BDA0003713013910000033
α作为模型输入参数，CP作为输出参数。随着数据样本的增加，反应滑坡累计位移-时间曲线的有效样本增加，加速变形阶段完成率的预测准确率将得到提升；本发明通过预测加速变形阶段完成率并将预测结果与预设阈值作对比从而判断是否需要进行预警和发送预警信息，通过加速变形阶段完成率的预测关系模型解决了改进切线角滑坡预警机制的漏报问题；本发明通过将训练好的预测关系模型定期更新并下载至树莓派中，树莓派将预测值与设定的预警阈值进行对比并进行预警信息发布，实现了预警处理任务从服务器转移至下位机，解决了因数据传输至服务器而导致的预警发布滞后问题；粒子群优化BP神经网络算法拟解决BP神经网络算法易陷入局部最优解的问题。
附图说明
图1为本发明实施例滑坡监测预警方法的流程图。
图2为本发明实施例的滑坡监测方法采用系统的系统架构图。
图3为本发明实施例的滑坡累计位移-时间变化曲线图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
实施例1：
如附图1所示，本发明提供了一种基于树莓派控制模块的滑坡监测方法，具体包括以下步骤：
S1、在服务器端建立滑坡累计位移-时间曲线样本库，对样本库中的滑坡累计位移-时间曲线进行初始变形阶段、等速变形阶段、加速变形阶段划分；样本库中的滑坡累计位移-时间曲线具体如图3所示，横坐标为时间，纵坐标为位移，由图3可知，滑坡的累计位移在加速变形阶段变化比较快。由于滑坡介质(有滑坡全是土、有些是滑坡岩土混合并且混合的比例也不一样)的不同，周期性及非周期性的环境因素(如降雨、人工开挖、库区水位、地下水等等)，不同的滑坡其累计位移-时间监测曲线很少有雷同的。
S2、提取滑坡累计位移-时间曲线的标签数据，所述标签数据包括：等速变形阶段平均速率
Figure BDA0003713013910000041
加速变形阶段每个时刻的改进切线角α与加速变形阶段完成率CP；
加速变形阶段完成率CP与累计位移-时间曲线特性有关，等速变形阶段的平均速率
Figure BDA0003713013910000042
可看作滑坡蠕变模型中各参数的综合外在表现，而加速变形阶段的改切线角α能直接反映累计位移-时间曲线加速变形特征。
S3、采用粒子群优化BP神经网络算法构建
Figure BDA0003713013910000043
α、CP之间的预测关系模型；其中等速变形阶段平均速率
Figure BDA0003713013910000044
具体计算公式如下：
Figure BDA0003713013910000045
式中vi为等速变形阶段内各不同时刻，其中l为等速变形阶段的监测次数；变换后与时间相同量纲的纵坐标数值T(j)，具体计算公式如下：
Figure BDA0003713013910000046
式中Sj为某一单位时间刻监测斜坡的累计位移值；改进切线角α，具体计算公式如下：
Figure BDA0003713013910000047
式中T(j)为变换后与时间相同量纲的纵坐标数值，tj为某一监测时刻，Δt为计算累计位移S时对应的单位时刻，ΔT为单位时间段内T(j)的变化量；加速变形阶段完成率CP，具体计算公式如下：
Figure BDA0003713013910000051
式中tx为加速变形阶段中的任意时刻；ts为加速变形阶段的起始时刻；tf为加速变形阶段的终点时刻(即滑坡的临滑时刻)；CP为加速变形阶段的加速变形阶段完成率，CP∈[0，1]。BP神经网络算法属于深度学习算法中较为经典的一种，有较强大特征数据对应关系的挖掘能力，等速变形阶段的平均速率
Figure BDA0003713013910000052
可看作滑坡蠕变模型中各参数的综合外在表现，加速变形阶段的改进切线角α能直接反映累计位移-时间曲线加速变形特征，因此采用BP神经网络算法建立构建
Figure BDA0003713013910000053
α和CP三个参数的预测关系模型，挖掘
Figure BDA0003713013910000054
α与CP之间的对应关系，其中
Figure BDA0003713013910000055
α作为模型输入参数，CP作为输出参数，粒子群优化BP神经网络算法拟解决BP神经网络算法易陷入局部最优解的问题。
S41：若滑坡累计位移-时间曲线样本库更新，则重复S1～S3步骤更新预测关系模型；根据实际数据对预测关系模型进行训练更新，使得模型中的
Figure BDA0003713013910000056
α和CP三个参数的关系更加准确，使得加速变形阶段完成率预测值CP′更加准确，减少误差，提高预警信息的准确性。
S42：定时对滑坡累计位移-时间曲线样本库更新。通过滑坡累计位移-时间曲线样本库不间断更新，服务器会定时更新预测关系模型，使
Figure BDA0003713013910000057
α和CP三个参数的对应关系越来越准，提高加速变形阶段完成率预测值CP′的准确性。
本实施例经过几十组坡累计位移-时间曲线样本训练处的关系预测模型得到的加速阶段完成率真实值CP与加速变形阶段完成率预测值CP′的误差百分比小于5％。
S51：位移监测传感器采集位移监测数据并将位移监测数据传输到树莓派中；位移监测传感器与树莓派间有ZigBee传感器组建的局域网，ZigBee网路技术时延较低，树莓派可以及时获取到位移监测数据，从而可以使预测关系模型快速获得加速变形阶段完成率预测值CP′，树莓派可以及时发出预警指令，保障生命安全和减少财产损失；
S52：服务器将预测关系模型传输到树莓派中，在树莓派中计算加速变形阶段完成率预测值CP′，实现了预警处理任务从服务器转移至下位机，解决了因数据传输至服务器而导致的预警发布滞后问题；
S53：树莓派获取到位移监测数据后会讲位移监测数据传输到服务器端，从而更新坡累计位移-时间曲线样本库，再根据滑坡累计位移-时间曲线样本库同步更新关系预测模型至树莓派中。
S6：树莓派数据预处理模块根据内嵌的计算公式(1)～公式(3)提取位移监测数据的标签数据，所述标签数据包括：等速变形阶段平均速率
Figure BDA0003713013910000061
每个监测时刻的改进切线角α，树莓派将标签数据作为S5中预测关系模型的输入因子，得到加速变形阶段完成率预测值CP′。具体步骤如下：
S61：树莓派的数据预处理模块根据内嵌的计算公式(1)获取等速变形阶段的平均速率
Figure BDA0003713013910000062
将l和vi参数代入计算公式(1)获得平均速率
Figure BDA0003713013910000063
vi的各不同时刻根据监测周期确定，例如1天或者1周等，其中l也可根据监测周期进行确定。
S62：树莓派的数据预处理模块根据内嵌的计算公式(2)获取变换后与时间相同量纲的纵坐标值T(j)，将Sj和S62中获得的参数
Figure BDA0003713013910000064
一同代入公式(2)中获得T(j)，Sj为某一时刻监测斜坡的累计位移值。
S63：树莓派的数据预处理模块根据内嵌的公式(3)获取改进切线角α，将Δt和ΔT带入公式(3)获得改进切线角α。
S64：将获取到的位移监测的标签数据：等速变形阶段平均速率
Figure BDA0003713013910000065
和每个监测时刻的改进切线角α代入到S5中预测关系模型中，得到得到加速变形阶段完成率预测值CP′。
S7：若加速变形阶段完成率预测值CP′满足设置的预警阈值，树莓派发出预警指令。树莓派通过GPRS模块向服务器发出预警指令。通过GPRS模块可以快速找到服务器地址，从而可以快速将预警指令信息发送到服务器。树莓派通过ZigBee传感器向声光预警传感器发出预警指令。通过声光传感器快速执行树莓派的预警指令，使得监测点的监测人员可以及时进行相关工作。
本步骤中预警阈值设置有多个，不同的预警阈值对应不同的预警指令，这样可以引导相应工作人员进行及时正确的处理，减少滑坡带来的危害。例如预警阈值为0.7、0.8和0.9，其中当预警阈值为0.7时，树莓派发出黄色预警的预警指令；当预警阈值为0.8时，树莓派发出橙色预警的预警指令；当预警阈值为0.9时，树莓派发出红色预警的预警指令。其中黄色预警时滑坡的可能性最低，红色预警时滑坡的可能性最高。
本发明一种基于树莓派控制模块的滑坡监测方法采用系统的系统架构图，如附图2所示，
位移监测传感器通过ZigBee传感器组建的局域网向树莓派中实时地传输位移监测数据，树莓派通过GPRS模块实时地将位移监测数据上传至服务器；服务器端对预测关系模型进行训练，并将预测关系模型同步更新到树莓派中，树莓派通过训练好的预测关系模型，实时获取加速变形阶段完成率预测值CP′，当取加速变形阶段完成率预测值CP′达到预先设置的阈值时，树莓派通过ZigBee传感器向声光预警传感器发送预警指令，实现灾害现场的预警信息发布，另外，树莓派通过GPRS模块将预警指令信息发送至服务器。
具体过程如下：
S51中通过ZigBee网络获取位移监测数据，即位移监测传感器检测到的数据。
实时传输的位移监测数据通过位移监测传感器和ZigBee传感器组建的局域网向树莓派发送，位移监测数据通过树莓派和GPRS模块实时的上传至服务器。树莓派通过ZigBee传感器向声光预警传感器发送预警指令。服务器中的滑坡累计位移-时间曲线样本不间断更新，服务器会定时更新预测关系模型，并同步更新至树莓派中。
S7中通过GPRS模块向指定的监测点驻守人员发送预警信息。通过GPRS模块可以快速找到监测点驻守人员和发送预警信息给监测点驻守人员。
ZigBee的响应速度较快，一般从睡眠转入工作状态只需15ms，节点连接进入网络只需30ms，采用ZigBee网路技术时延较低，树莓派可以及时获取到位移监测数据，加速获取速变形阶段完成率预测值CP′，可以及时发送出预警指令信息，保障生命安全和减少财产损失。
本发明采用BP神经网络算法建立构建
Figure BDA0003713013910000071
α和CP三个参数的预测关系模型，挖掘
Figure BDA0003713013910000072
α与CP之间的对应关系，其中
Figure BDA0003713013910000073
α作为模型输入参数，CP作为输出参数，解决改了进切线角四级预警机制存在漏报的问题，同时粒子群优化BP神经网络算法拟解决BP神经网络算法易陷入局部最优解的问题；定时更新滑坡累计位移-时间曲线的样本库，对预测关系模型进行更新训练，使得加速变形阶段完成率预测值CP′准确率得到提升；本发明通过预测加速变形阶段完成率并将预测结果与预设阈值作对比从而判断是否需要进行预警和发送预警信息，通过加速变形阶段完成率的预测关系模型解决了改进切线角滑坡预警机制的漏报问题；本发明通过将训练好的预测关系模型定期更新并下载至树莓派中，树莓派将预测值与设定的预警阈值进行对比并进行预警信息发布，实现了预警处理任务从服务器转移至下位机，解决了因数据传输至服务器而导致的预警发布滞后问题；采用ZigBee网路技术进行信息传输，可以及时向监测点驻守人员发送预警信息，保障生命安全和减少财产损失。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体技术方案和/或特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明技术方案的前提下，还可以作出若干变形和改进，在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (9)

1.一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1：在服务器端建立滑坡累计位移-时间曲线样本库，对样本库中的滑坡累计位移-时间曲线进行初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段划分；
S2：提取滑坡累计位移-时间曲线的标签数据，所述标签数据包括：等速变形阶段平均速率
Figure FDA0003713013900000013
加速变形阶段每个时刻的改进切线角α和加速变形阶段完成率CP；
S3：使用粒子群优化BP神经网络算法构建
Figure FDA0003713013900000014
α、CP之间的预测关系模型；
S4：若滑坡累计位移-时间曲线样本库更新，则重复S1～S3步骤更新预测关系模型；
S5：所述服务器将预测关系模型同步到树莓派中，位移监测传感器采集位移监测数据并将位移监测数据传输到树莓派中；
S6：通过树莓派中的数据预处理模块提取位移监测数据的标签数据，所述标签数据包括：等速变形阶段平均速率
Figure FDA0003713013900000015
和每个监测时刻的改进切线角α，树莓派将从位移监测数据中提取的标签数据作为S5中预测关系模型的输入因子，得到加速变形阶段完成率预测值CP′；
S7：若加速变形阶段完成率预测值CP′满足设置的预警阈值，树莓派发出预警指令。
2.根据权利要求1所述的一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，其特征在于，所述加速变形阶段完成率CP公式如下：
Figure FDA0003713013900000011
式中tx为加速变形阶段中的任意时刻；ts为加速变形阶段的起始时刻；tf为加速变形阶段的终点时刻；CP为加速变形阶段的加速变形阶段完成率，CP∈[0，1]。
3.根据权利要求1所述的一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，其特征在于，所述S4中定时对滑坡累计位移-时间曲线样本库进行更新。
4.根据权利要求1所述的一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，其特征在于，所述改进切线角α的公式如下：
Figure FDA0003713013900000012
式中T(j)为变换后与时间相同量纲的纵坐标数值，tj为某一监测时刻，Δt为计算累计位移S时对应的单位时刻，ΔT为单位时间段内T(j)的变化量。
5.根据权利要求4所述的一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，其特征在于，所述T(j)的公式如下：
Figure FDA0003713013900000021
式中Sj为某一单位时间刻监测斜坡的累计位移值，T(j)为变换后与时间相同量纲的纵坐标数值。
6.根据权利要求5所述的一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，其特征在于，所述等速变形阶段平均速率
Figure FDA0003713013900000023
的计算公式如下：
Figure FDA0003713013900000022
式中vi为等速变形阶段内各不同时刻，其中l为等速变形阶段的监测次数。
7.根据权利要求1所述的一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，其特征在于，所述S7中树莓派通过GPRS模块向服务器发出预警指令。
8.根据权利要求1所述的一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，其特征在于，所述S5中位移监测数据通过位移监测传感器和ZigBee传感器组建的局域网向树莓派发送，位移监测数据通过树莓派和GPRS模块实时的上传至服务器。
9.根据权利要求8所述的一种基于树莓派控制模块的滑坡监测预警方法，其特征在于，所述树莓派通过ZigBee传感器向声光预警传感器发出预警指令。
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