CN115331394A - 基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法 - Google Patents

基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115331394A
CN115331394A CN202211058023.9A CN202211058023A CN115331394A CN 115331394 A CN115331394 A CN 115331394A CN 202211058023 A CN202211058023 A CN 202211058023A CN 115331394 A CN115331394 A CN 115331394A
Authority
CN
China
Prior art keywords
geological disaster
early warning
data
parameter
machine learning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211058023.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115331394B (zh
Inventor
康燕飞
徐洪
仉文岗
陈立川
李柏佚
梁丹
任世聪
廖蔚茗
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing University
Chongqing Institute of Geology and Mineral Resources
Original Assignee
Chongqing University
Chongqing Institute of Geology and Mineral Resources
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing University, Chongqing Institute of Geology and Mineral Resources filed Critical Chongqing University
Priority to CN202211058023.9A priority Critical patent/CN115331394B/zh
Publication of CN115331394A publication Critical patent/CN115331394A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115331394B publication Critical patent/CN115331394B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/10—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to calamitous events, e.g. tornados or earthquakes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A50/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE in human health protection, e.g. against extreme weather

Abstract

本发明涉及地质灾害预测技术领域，具体涉及一种基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，包括：SS1、在对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测前，判断地质灾害预警系统中回传的预警模型关键参数是否缺失或存在逻辑错误：若不缺失或不存在逻辑错误进行SS2，若缺失或存在逻辑错误进行SS3；SS2、采用地质灾害预警系统中实时回传的预警模型关键参数，分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态；SS3、采用预警模型关键参数预测值，分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态；SS4、根据SS2或者SS3得到的分析预测结果，进行地质灾害预警系统其他流程。本发明当回传的预警模型关键参数数据缺失或错误时，能够解决地质灾害预警系统可能失效的技术问题。

Description

基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法
技术领域
本发明涉及地质灾害预测技术领域，具体涉及一种基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法。
背景技术
世界上地质灾害多、危害严重的地区，各类地质灾害每年造成的伤亡达数千人，经济损失高达百亿元，建设可靠的地质灾害预警系统可以有效提升地质灾害预防能力，最大限度地减少地质灾害所造成的损失。地质灾害预警一般包含数据采集、数据传输、分析预测、发布预警与应急响应五个环节，任何一个环节发生故障均会导致整个地质灾害预警过程失效，从而造成严重损失。因此，降低地质灾害预警系统故障率，增强预警系统可靠性具有非常重要的意义。
目前，降低地质灾害预警系统故障率的手段主要是为系统关键环节增加备份，比如说增加传感器数量以保证数据采集环节的可靠性，使用多种传输手段以保证数据传输环节的可靠性，使用多种阈值保证分析预测环节的可靠性等，这种增加系统冗余以降低地质灾害预警系统故障率的方式，在一定程度上能够提升地质灾害预警系统的可靠性。然而，这种方式也存在明显的弊端：地质灾害预警系统中目标地质灾害隐患点稳定状态分析预测，主要依赖于通过数据采集和数据传输环节向地质灾害预警系统回传的预警模型关键参数数据，当数据采集或数据传输环节发生故障导致回传的预警模型关键参数数据缺失或错误时，地质灾害预警系统中目标地质灾害隐患点稳定性状态分析预测就会发生故障，从而可能造成地质灾害预警系统失效。
发明内容
本发明提供一种基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，解决了地质灾害预警系统可能失效的技术问题。
本发明提供的基础方案为：基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，包括：
SS1、在对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测前，判断地质灾害预警系统中回传的预警模型关键参数是否缺失或存在逻辑错误：若不缺失或不存在逻辑错误，进行SS2；若缺失或存在逻辑错误，进行SS3；
SS2、采用地质灾害预警系统中实时回传的预警模型关键参数分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态；
SS3、采用预警模型关键参数预测值分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态；
SS4、根据SS2或者SS3得到的分析预测结果，进行地质灾害预警系统其他流程。
本发明的工作原理及优点在于：在地质灾害预警系统分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态时，在对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测前，判断地质灾害预警系统中回传的预警模型关键参数是否缺失或存在逻辑错误，若缺失或存在逻辑错误可能导致预警不准确甚至预警错误，采用预警模型关键参数实时预测值对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测，以保证对目标地质灾害隐患点稳定状态的实时分析预测，能够防止地质灾害预警系统可能失效，从而降低了地质灾害预警系统的故障率，提升了地质灾害预警系统的可靠性，相比于目前采用的为数据采集和数据传输环节增加备份的技术来说，防止地质灾害预警系统失效的成本更低、可靠性更高。
本发明当数据采集或数据传输环节发生故障导致回传的预警模型关键参数数据缺失或错误时，采用预警模型关键参数实时预测值对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测，以保证对目标地质灾害隐患点稳定状态的实时分析预测，解决了地质灾害预警系统可能失效的技术问题。
进一步，SS3中，所述关键参数预测值的获取步骤，包括：
S1、梳理地质灾害预警系统中目标地质灾害隐患点的监测参数；
S2、获取目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据；
S3、把所有监测参数分成第一类监测参数与第二类监测参数，所述第一类监测参数为地质灾害发生的诱发因素，所述第二类监测参数为表征目标地质灾害隐患点稳定状态的关键因素；
S4、基于目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据创建用于机器学习的数据集，将第一类监测参数的历史数据或实时数据作为输入，将第二类监测参数的实时数据作为输出，通过机器学习算法进行训练和预测，得到地质灾害预警关键参数预测值。
有益效果在于：通过机器学习算法进行训练和预测得到地质灾害预警关键参数预测值，在极端事件或恶劣环节条件下，例如电力缺失、断网等因素，即使数据采集与数据传输环节失效，仍然可以通过预测得到地质灾害预警关键参数预测值，可以防止地质灾害预警系统发生故障，从而降低了地质灾害预警系统故障率，提升了地质灾害预警系统的可靠性。
进一步，S4中，所述第一类监测参数用Ei表示，Ei表示第i个独立监测参数，所述第二类监测参数用Oj表示，Oj表示第j个关键参数，通过机器学习算法对Ei和Oj的相关性进行分析和校验，并选择与Oj具有较强相关性的Ei作为机器学习算法中的输入数据。
有益效果在于：以与Oj具有较强相关性的Ei作为机器学习算法中的输入数据，能够提高机器学习算法分析和校验Ei和Oj的相关性的精确度与效率。
进一步，S4中，所述通过机器学习算法对Ei和Oj的相关性进行分析和校验，并选择与Oj有较强相关性的Ei作为机器学习算法中的输入数据，具体包括：
A1、对于某一个第二类监测参数O，根据地质学基础理论与工程经验判断可能对第二类监测参数O有影响的第一类监测参数Ei；
A2、根据地质学基础理论与工程经验，选取一个或多个第一类监测参数Ei与第二类监测参数O构建k个数据组合，表示为Gk{Ei，O}，k表示第k个数据组合；
A3、对于任意一个数据组合Gk{Ei，O}，将Ei作为自变量，O作为因变量，建立线性或非线性回归模型，并计算回归模型的相关系数和残差平方和；
A4、对比k个数据组合Gk{Ei，O}回归模型的相关系数和残差平方和，选取相关系数最大且残差平方和最小的数据组合Go{Ei，O}作为最优数据组合，最优数据组合中的Ei即为与第二类监测参数O相关性最强的一个或多个独立监测参数，将Ei作为机器学习算法中第二类监测参数O的作为输出数据时的输入数据；
A5、对于第j个第二类监测参数Oj，重复A1～A4，得到第二类监测参数Oj的最优数据组合Goj{Ei，O}。
有益效果在于：由于最优数据组合中的Ei是从相关系数最大且残差平方和最小的数据组合Go{Ei，O}中选取的，能够确保最优数据组合中的Ei与Oj具有较强相关性。
进一步，S4中，所述通过机器学习算法进行训练，包括：
B1、对于某一个特定的第二类监测参数O，以最优数据组合Go{Ei，O}中的第一类监测参数Ei作为机器学习算法输入数据，第二类监测参数O作为输出数据，构建机器学习模型Mo对数据进行训练；
B2、优化机器学习模型Mo中的参数；
B3、得到训练好的机器学习模型Mo；
B4、对于第j个第二类监测参数Oj，重复B1～B3，得到第二类监测参数Oj的机器学习模型Moj。
有益效果在于：优化机器学习模型Mo中的参数，并以优化后的机器学习模型Mo进行训练，能够提高训练的精确度。
进一步，所述S4中，所述通过机器学习算法进行预测，具体为，利用已经训练好的机器学习模型对第二类监测参数Oj的实时数据Ojrt进行预测，包括：
C1、对某一特定的第二类监测参数O，基于获得的最优数据组合Go{Ei，O}创建用于预测第二类关键参数O实时数据的输入数据集合{Eirt}，Eirt表示第i个用于预测第二监测参数O实时数据的独立监测参数；
C2、将数据集合{Eirt}输入训练好的机器学习模型Mo；
C3、返回第二监测参数O的实时预测结果Ort；
C4、对于第j个第二监测参数Oj，重复C1～C3，得到第二关键参数Oj的实时预测结果Ojrt。
有益效果在于：这样得到的二关键参数Oj的实时预测结果Ojrt，在数据采集环节或数据传输环节失效时进行采用，能够降低地质灾害预警系统故障率。
进一步，S4中，所述机器学习算法是决策树、支持向量机、神经网络中的一种。
有益效果在于：也就是说，包括但不限于决策树、支持向量机或者神经网络，这些算法成熟，故障率低，也便于实现。
进一步，S2中，获取目标地质灾害隐患点的监测参数的历史数据之后，对监测参数的历史数据进行预处理。
有益效果在于：比如去除数据噪声、删除异常数据等，以提高监测参数的历史数据的准确性与精确性。
附图说明
图1为本发明基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法实施例的流程图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
实施例1
实施例基本如附图1所示，包括：
SS1、在对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测前，判断地质灾害预警系统中回传的预警模型关键参数是否缺失或存在逻辑错误：若不缺失或不存在逻辑错误，进行SS2；若缺失或存在逻辑错误，进行SS3；
SS2、采用地质灾害预警系统中实时回传的预警模型关键参数分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态；
SS3、采用预警模型关键参数预测值分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态；
SS4、根据SS2或者SS3得到的分析预测结果，进行地质灾害预警系统其他流程。
作为方案的优选，SS3中，所述关键参数预测值的获取步骤，包括：
S1、梳理地质灾害预警系统中目标地质灾害隐患点的监测参数；比如说降雨量、温度、库水位高程、位移、裂缝宽度、孔隙水压力、地下水位、应力等。
S2、获取目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据。
S3、把所有监测参数分成第一类监测参数与第二类监测参数，所述第一类监测参数为地质灾害发生的诱发因素，比如说降雨量、库水位、温度等，该类数据是对目标地质灾害隐患点环节条件的直接观测，不能直接用于识别地质灾害隐患点的稳定状态，而且有多种获取途径；所述第二类监测参数为表征目标地质灾害隐患点稳定状态的关键因素，比如说位移、孔隙水压力、地下水位、应力、裂缝宽度等，该类数据一般作为地质灾害预警系统中预警模型中的关键参数，该类数据的缺失将导致预警系统的失效。
S4、基于目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据创建用于机器学习的数据集，将第一类监测参数的历史数据或实时数据作为输入，将第二类监测参数的实时数据作为输出，通过机器学习算法进行训练和预测，得到地质灾害预警关键参数预测值。
在本实施例中，在S4中，所述机器学习算法可以采用决策树、支持向量机或者神经网络中的一种，也就是说，包括但不限于决策树、支持向量机或者神经网络，这些算法成熟，故障率低，也便于实现，具体的算法综合考虑目标地质灾害隐患点的监测内容、数据质量等实际情况进行选择；具体实施包括以下几点：
作为方案的优选之一：S4中，所述第一类监测参数用Ei表示，Ei表示第i个独立监测参数，Ei可以为第一类监测参数的实时数据，比如说实时的降雨量、降雨强度、温度、库水位高程等，也可以为第一类监测数据的历史数据或第一类监测数据在某一段时间的累计量，比如前1天的日降雨量、前5天的日降雨量、前5天的累计降雨量等；所述第二类监测参数用Oj表示，Oj表示第j个关键参数，比如位移、孔隙水压力、地下水位等；通过机器学习算法对Ei和Oj的相关性进行分析和校验，并选择与Oj具有较强相关性的Ei作为机器学习算法中的输入数据。以与Oj具有较强相关性的Ei作为机器学习算法中的输入数据，能够提高机器学习算法分析和校验Ei和Oj的相关性的精确度与效率。
作为方案的优选之二：S4中，所述通过机器学习算法对Ei和Oj的相关性进行分析和校验，并选择与Oj有较强相关性的Ei作为机器学习算法中的输入数据，具体包括：
A1、对于某一个第二类监测参数O，根据地质学基础理论与工程经验判断可能对第二类监测参数O有影响的第一类监测参数Ei；
A2、根据地质学基础理论与工程经验，选取一个或多个第一类监测参数Ei与第二类监测参数O构建k个数据组合，表示为Gk{Ei，O}，k表示第k个数据组合；
A3、对于任意一个数据组合Gk{Ei，O}，将Ei作为自变量，O作为因变量，建立线性或非线性回归模型，并计算回归模型的相关系数和残差平方和；
A4、对比k个数据组合Gk{Ei，O}回归模型的相关系数和残差平方和，选取相关系数最大且残差平方和最小的数据组合Go{Ei，O}作为最优数据组合，最优数据组合中的Ei即为与第二类监测参数O相关性最强的一个或多个独立监测参数，将Ei作为机器学习算法中第二类监测参数O的作为输出数据时的输入数据；
A5、对于第j个第二类监测参数Oj，重复A1～A4，得到第二类监测参数Oj的最优数据组合Goj{Ei，O}。
作为方案的优选之三：S4中，所述通过机器学习算法进行训练，包括：
B1、对于某一个特定的第二类监测参数O，以最优数据组合Go{Ei，O}中的第一类监测参数Ei作为机器学习算法输入数据，第二类监测参数O作为输出数据，构建机器学习模型Mo对数据进行训练；
B2、优化机器学习模型Mo中的参数；
B3、得到训练好的机器学习模型Mo；
B4、对于第j个第二类监测参数Oj，重复B1～B3，得到第二类监测参数Oj的机器学习模型Moj。
作为方案的优选之四，所述S4中，所述通过机器学习算法进行预测，具体为，利用已经训练好的机器学习模型对第二类监测参数Oj的实时数据Ojrt进行预测，包括：
C1、对某一特定的第二类监测参数O，基于获得的最优数据组合Go{Ei，O}创建用于预测第二类关键参数O实时数据的输入数据集合{Eirt}，Eirt表示第i个用于预测第二监测参数O实时数据的独立监测参数；
C2、将数据集合{Eirt}输入训练好的机器学习模型Mo；
C3、返回第二监测参数O的实时预测结果Ort；
C4、对于第j个第二监测参数Oj，重复C1～C3，得到第二关键参数Oj的实时预测结果Ojrt。
这样通过机器学习算法进行训练和预测得到地质灾害预警关键参数预测值，在极端事件或恶劣环节条件下，例如电力缺失、断网等因素，即使数据采集与数据传输环节失效，仍然可以通过预测得到地质灾害预警关键参数预测值，可以防止地质灾害预警系统发生故障，从而降低了地质灾害预警系统故障率，提升了地质灾害预警系统的可靠性。
在本实施例中，在地质灾害预警系统分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态时，在对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测前，判断地质灾害预警系统中回传的预警模型关键参数是否缺失或存在逻辑错误，若缺失或存在逻辑错误可能导致预警不准确甚至预警错误，采用预警模型关键参数实时预测值对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测，以保证对目标地质灾害隐患点稳定状态的实时分析预测，能够防止地质灾害预警系统可能失效，从而降低了地质灾害预警系统的故障率，提升了地质灾害预警系统的可靠性，相比于目前采用的为数据采集和数据传输环节增加备份的技术来说，防止地质灾害预警系统失效的成本更低、可靠性更高。
实施例2
与实施例1不同之处仅在于，S2中，获取目标地质灾害隐患点的监测参数的历史数据之后，对监测参数的历史数据进行预处理；比如去除数据噪声、删除异常数据等，以提高监测参数的历史数据的准确性与精确性。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。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 (8)

1.基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，其特征在于，包括：
SS1、在对目标地质灾害隐患点稳定状态进行分析预测前，判断地质灾害预警系统中回传的预警模型关键参数是否缺失或存在逻辑错误：若不缺失或不存在逻辑错误，进行SS2；若缺失或存在逻辑错误，进行SS3；
SS2、采用地质灾害预警系统中实时回传的预警模型关键参数分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态；
SS3、采用预警模型关键参数预测值分析预测目标地质灾害隐患点稳定状态；
SS4、根据SS2或者SS3得到的分析预测结果，进行地质灾害预警系统其他流程。
2.如权利要求1所述的基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，其特征在于，SS3中，所述关键参数预测值的获取步骤，包括：
S1、梳理地质灾害预警系统中目标地质灾害隐患点的监测参数；
S2、获取目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据；
S3、把所有监测参数分成第一类监测参数与第二类监测参数，所述第一类监测参数为地质灾害发生的诱发因素，所述第二类监测参数为表征目标地质灾害隐患点稳定状态的关键因素；
S4、基于目标地质灾害隐患点监测参数的历史数据创建用于机器学习的数据集，将第一类监测参数的历史数据或实时数据作为输入，将第二类监测参数的实时数据作为输出，通过机器学习算法进行训练和预测，得到地质灾害预警关键参数预测值。
3.如权利要求2所述的基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，其特征在于，S4中，所述第一类监测参数用Ei表示，Ei表示第i个独立监测参数，所述第二类监测参数用Oj表示，Oj表示第j个关键参数，通过机器学习算法对Ei和Oj的相关性进行分析和校验，并选择与Oj具有较强相关性的Ei作为机器学习算法中的输入数据。
4.如权利要求3所述的基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，其特征在于，S4中，所述通过机器学习算法对Ei和Oj的相关性进行分析和校验，并选择与Oj有较强相关性的Ei作为机器学习算法中的输入数据，具体包括：
A1、对于某一个第二类监测参数O，根据地质学基础理论与工程经验判断可能对第二类监测参数O有影响的第一类监测参数Ei；
A2、根据地质学基础理论与工程经验，选取一个或多个第一类监测参数Ei与第二类监测参数O构建k个数据组合，表示为Gk{Ei，O}，k表示第k个数据组合；
A3、对于任意一个数据组合Gk{Ei，O}，将Ei作为自变量，O作为因变量，建立线性或非线性回归模型，并计算回归模型的相关系数和残差平方和；
A4、对比k个数据组合Gk{Ei，O}回归模型的相关系数和残差平方和，选取相关系数最大且残差平方和最小的数据组合Go{Ei，O}作为最优数据组合，最优数据组合中的Ei即为与第二类监测参数O相关性最强的一个或多个独立监测参数，将Ei作为机器学习算法中第二类监测参数O的作为输出数据时的输入数据；
A5、对于第j个第二类监测参数Oj，重复A1～A4，得到第二类监测参数Oj的最优数据组合Goj{Ei，O}。
5.如权利要求4所述的基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，其特征在于，S4中，所述通过机器学习算法进行训练，包括：
B1、对于某一个特定的第二类监测参数O，以最优数据组合Go{Ei，O}中的第一类监测参数Ei作为机器学习算法输入数据，第二类监测参数O作为输出数据，构建机器学习模型Mo对数据进行训练；
B2、优化机器学习模型Mo中的参数；
B3、得到训练好的机器学习模型Mo；
B4、对于第j个第二类监测参数Oj，重复B1～B3，得到第二类监测参数Oj的机器学习模型Moj。
6.如权利要求5所述的基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，其特征在于，所述S4中，所述通过机器学习算法进行预测，具体为，利用已经训练好的机器学习模型对第二类监测参数Oj的实时数据Ojrt进行预测，包括：
C1、对某一特定的第二类监测参数O，基于获得的最优数据组合Go{Ei，O}创建用于预测第二类关键参数O实时数据的输入数据集合{Eirt}，Eirt表示第i个用于预测第二监测参数O实时数据的独立监测参数；
C2、将数据集合{Eirt}输入训练好的机器学习模型Mo；
C3、返回第二监测参数O的实时预测结果Ort；
C4、对于第j个第二监测参数Oj，重复C1～C3，得到第二关键参数Oj的实时预测结果Ojrt。
7.如权利要求6所述的基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，其特征在于，S4中，所述机器学习算法是决策树、支持向量机、神经网络中的一种。
8.如权利要求7所述的基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法，其特征在于，S2中，获取目标地质灾害隐患点的监测参数的历史数据之后，对监测参数的历史数据进行预处理。
CN202211058023.9A 2022-08-30 2022-08-30 基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法 Active CN115331394B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211058023.9A CN115331394B (zh) 2022-08-30 2022-08-30 基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211058023.9A CN115331394B (zh) 2022-08-30 2022-08-30 基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115331394A true CN115331394A (zh) 2022-11-11
CN115331394B CN115331394B (zh) 2023-09-01

Family

ID=83927586

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211058023.9A Active CN115331394B (zh) 2022-08-30 2022-08-30 基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115331394B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115965246A (zh) * 2023-03-16 2023-04-14 山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队(山东省地矿工程勘察院) 一种岩溶塌陷灾害的预警分析方法

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103578229A (zh) * 2013-11-15 2014-02-12 鞍钢集团矿业公司 矿山边坡变形监测预警系统及其预警方法
CN103902798A (zh) * 2012-12-27 2014-07-02 纽海信息技术（上海）有限公司 数据预处理方法
CN110264672A (zh) * 2019-06-25 2019-09-20 广州市城市规划勘测设计研究院 一种地质灾害的预警系统
CN110824142A (zh) * 2019-11-13 2020-02-21 杭州鲁尔物联科技有限公司 一种地质灾害的预测方法、装置及设备
CN111144651A (zh) * 2019-12-26 2020-05-12 杭州鲁尔物联科技有限公司 一种地质灾害的预测方法、装置及设备
CN111537219A (zh) * 2020-01-20 2020-08-14 内蒙古工业大学 一种基于温度参数的风机齿轮箱性能检测与健康评估方法
CN111783308A (zh) * 2020-07-08 2020-10-16 西南交通大学 一种精确预测隧道围岩位移的方法
CN111950854A (zh) * 2020-07-14 2020-11-17 包头钢铁（集团）有限责任公司 一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法
CN112735094A (zh) * 2020-12-17 2021-04-30 中国地质环境监测院 基于机器学习的地质灾害预测方法、装置和电子设备
CN113591700A (zh) * 2021-07-30 2021-11-02 兰州大学 一种潜在滑坡堵江预测方法
CN114282398A (zh) * 2021-06-02 2022-04-05 四川轻化工大学 一种基于大数据的桥梁健康监测系统及方法
CN114333249A (zh) * 2022-01-14 2022-04-12 四川九洲北斗导航与位置服务有限公司 滑坡预警方法和装置

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103902798A (zh) * 2012-12-27 2014-07-02 纽海信息技术（上海）有限公司 数据预处理方法
CN103578229A (zh) * 2013-11-15 2014-02-12 鞍钢集团矿业公司 矿山边坡变形监测预警系统及其预警方法
CN110264672A (zh) * 2019-06-25 2019-09-20 广州市城市规划勘测设计研究院 一种地质灾害的预警系统
CN110824142A (zh) * 2019-11-13 2020-02-21 杭州鲁尔物联科技有限公司 一种地质灾害的预测方法、装置及设备
CN111144651A (zh) * 2019-12-26 2020-05-12 杭州鲁尔物联科技有限公司 一种地质灾害的预测方法、装置及设备
CN111537219A (zh) * 2020-01-20 2020-08-14 内蒙古工业大学 一种基于温度参数的风机齿轮箱性能检测与健康评估方法
CN111783308A (zh) * 2020-07-08 2020-10-16 西南交通大学 一种精确预测隧道围岩位移的方法
CN111950854A (zh) * 2020-07-14 2020-11-17 包头钢铁（集团）有限责任公司 一种基于多层神经网络的焦炭质量指标预测方法
CN112735094A (zh) * 2020-12-17 2021-04-30 中国地质环境监测院 基于机器学习的地质灾害预测方法、装置和电子设备
CN114282398A (zh) * 2021-06-02 2022-04-05 四川轻化工大学 一种基于大数据的桥梁健康监测系统及方法
CN113591700A (zh) * 2021-07-30 2021-11-02 兰州大学 一种潜在滑坡堵江预测方法
CN114333249A (zh) * 2022-01-14 2022-04-12 四川九洲北斗导航与位置服务有限公司 滑坡预警方法和装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115965246A (zh) * 2023-03-16 2023-04-14 山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队(山东省地矿工程勘察院) 一种岩溶塌陷灾害的预警分析方法
CN115965246B (zh) * 2023-03-16 2023-05-19 山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队(山东省地矿工程勘察院) 一种岩溶塌陷灾害的预警分析方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115331394B (zh) 2023-09-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106125714B (zh) 结合bp神经网络与二参数威布尔分布的故障率预测方法
CN108008332B (zh) 一种基于数据挖掘的新能源远程测试设备故障诊断方法
CN110766192B (zh) 基于深度学习的钻井井漏预测系统及方法
CN109800127A (zh) 一种基于机器学习的系统故障诊断智能化运维方法及系统
Su et al. Study on an intelligent inference engine in early-warning system of dam health
CN111563524A (zh) 一种多站融合系统运行态势异常监测和告警合并方法
CN113497726B (zh) 告警监控方法、系统、计算机可读存储介质及电子设备
CN108491860B (zh) 页岩气压裂装备全生命周期实时可靠性动态评估方法及装置
CN108763729A (zh) 基于网络结构熵的流程工业机电系统耦合状态评估方法
CN104268375A (zh) 基于知识petri网的船用电站故障诊断方法
CN110210169B (zh) 一种基于lstm的盾构机故障预测方法
CN113037575B (zh) 网元异常的根因定位方法、装置、电子设备及存储介质
CN115331394A (zh) 基于关键参数预测值降低地质灾害预警系统故障率的方法
CN112834211A (zh) 一种风电机组传动系统故障预警方法
CN113687972B (zh) 业务系统异常数据的处理方法、装置、设备及存储介质
CN115394052B (zh) 基于机器学习获得地质灾害预警关键参数预测值的方法
CN113676360B (zh) 基于格兰杰因果关系检验与图相似技术的链路图修复方法
CN116882756B (zh) 基于区块链的电力安全管控方法
Fauzi et al. The prediction of remaining useful life (rul) in oil and gas industry using artificial neural network (ann) algorithm
CN111473777A (zh) 一种水文用监测系统及方法
Xin et al. Dynamic probabilistic model checking for sensor validation in Industry 4.0 applications
Bier et al. 15 Probabilistic Risk Analysis for Engineered Systems
CN108335044A (zh) 一种输变电设备状态评价方法
Hao et al. Review on Verification and Validation technology in integrated health management system
CN111160603B (zh) 一种端到端电力通信业务可靠性保障方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant