CN117037432B - 基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及地质灾害预警方法技术领域，具体为基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，包括以下步骤，收集与地质灾害有关的多种参数数据。本发明中，通过收集与地质灾害相关的多种参数数据，以综合考虑多个参数之间的综合影响。利用机器学习构建预测模型，通过对已收集的参数数据进行训练和学习，利用物联网技术和传感器进行实时监控，并将收集到的数据反馈到预测模型中，实时更新风险评估。对地质灾害的风险进行等级划分，以实现对不同风险等级地区的有效管理。定期使用新收集的数据对预测模型进行综合评估和优化，以提高预测的准确性和可靠性。通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈以进一步提高预测模型的性能。
Description
技术领域
本发明涉及地质灾害预警方法技术领域，尤其涉及基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法。
背景技术
地质灾害预警方法，是通过监测、分析和判断地质灾害的发展趋势和危险程度，提前采取措施，预先警示可能发生的地质灾害，以减少灾害损失。它是地质灾害防灾减灾工作的重要组成部分，可以提供宝贵的时间窗口，让相关部门和公众采取必要的应急措施，减少人员伤亡和财产损失，不同类型的地质灾害可能需要不同的预警方法和技术手段，预警的准确性和及时性对于减灾工作具有重要意义。
在现有地质灾害预警方法的实际使用过程中，由于现有方法往往基于单一参数指标，忽视了多个参数之间的综合影响，降低了预警信息的准确性和可靠性。其次，现有方法在预测模型上有局限性，难以准确预测地质灾害的发生。同时，现有方法在考虑场景的多样性和复杂性上有限，难以适应不同地质灾害类型和环境条件。此外，缺乏全面的性能评估和个性化需求的满足，现有预警方法在数据处理和分析方面存在复杂性，缺乏社会参与和共享机制。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，包括以下步骤：
S1：收集与地质灾害有关的多种参数数据；
S2：基于已收集的所述参数数据，利用机器学习构建预测模型，识别可能引发地质灾害的风险因素；
S3：利用物联网技术和传感器进行实时监控，将实时监控数据反馈到所述预测模型中，实时更新风险评估数据；
S4：基于所述风险评估数据，将地质灾害的风险等级分为高、中、低三个等级，实现对不同风险等级地区的有效管理；
S5：在所述预测模型运行指定时间周期后，利用新收集的数据进行模型的综合评估和优化；
S6：通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈以进一步提高预测模型的准确性。
作为本发明的进一步方案，所述收集与地质灾害有关的多种参数数据的步骤具体为：
S101：通过地质勘探和地质调查，获取地质构造参数数据，包括地层结构、岩性分布、断裂带；
S102：利用遥感技术和地面测量，获取地形地貌参数数据，包括地表高程、坡度、坡向、地形曲率；
S103：通过气象观测站、气象卫星、气象雷达，收集气象参数数据，包括降雨量、降雪量、气温、湿度、风速；
S104：通过土壤采样和实验室测试，获取土壤参数数据，包括土壤类型、含水量、渗透性；
S105：通过水位测量仪、水文观测站，收集与水文参数数据，包括地下水位、河流水位、洪水历史；
S106：通过地震观测站获取地震监测数据，通过地温测量装置获取地温数据，通过边坡监测设备获取边坡位移数据。
作为本发明的进一步方案，所述基于已收集的所述参数数据，利用机器学习构建预测模型的步骤具体为：
S201：基于已收集的所述参数数据，进行特征选择，选取参与数据集；
S202：将所述参与数据集划分为训练集和测试集；
S203：选择多元线性回归结合决策树，构建所述预测模型；
S204：基于所述训练集，对所述预测模型进行训练和参数调优，获取训练后的预测模型；
S205：基于所述测试集，对所述训练后的预测模型进行评估。
作为本发明的进一步方案，所述特征选择具体指，计算每个特征与地质灾害之间的皮尔逊相关系数，所述皮尔逊相关系数的绝对值越接近于1，表示两个变量之间的线性关系越强，基于皮尔逊相关系数对所述参数数据进行降序排列，选取位于上层30%的数据作为所述参与数据集；
所述参与数据集划分为训练集和测试集具体指，采用参与数据集中70%的数据作为训练集，用于训练和参数调优，采用剩下的30%数据作为测试集，用于评估模型的性能和泛化能力；
所述多元线性回归具体指，使用选定参与数据集的特征和地质灾害之间的关系，建立线性回归模型，描述参数与地质灾害之间的定量关系；
所述决策树具体指，基于特征的阈值或信息增益，进行多个参数之间的分层划分，发现地质灾害发生的规律和风险因素。
作为本发明的进一步方案，所述利用物联网技术和传感器进行实时监控，将实时监控数据反馈到所述预测模型中，实时更新风险评估数据的步骤具体为：
S301：在所检测地区布置传感器网络，通过物联网技术将传感器与网络连接起来，所述传感器包括地震传感器、位移传感器、压力传感器；
S302：所述传感器实时采集监测数据，并通过物联网技术将所述监测数据传输到数据中心；
S303：所述数据中心基于流处理技术，将所述监测数据反馈到所述预测模型中；
S304：所述预测模型利用实时监控数据进行更新，根据所述预测模型的输出，进行实时的风险评估，更新所述风险评估数据。
作为本发明的进一步方案，所述基于所述风险评估数据，将地质灾害的风险等级分为高、中、低三个等级的步骤具体为：
S401：确认包括地形坡度和高程、地质条件、降雨量和降雨强度、温度和气象条件、地下水位和水文条件、土壤类型和稳定性、地质灾害的风险指标；
S402：使用层次分析法对每个所述风险指标进行加权，获取加权结果；
S403：基于所述风险指标和加权结果，采用Bayesian网络建立风险评估模型；
S404：将所述风险评估数据导入风险评估模型，根据所述风险评估模型的输出结果，划定前10%为高风险，中间25%为中风险，后65%为低风险；
S405：根据不同风险等级的地区，制定相应的管理措施和预防策略。
作为本发明的进一步方案，所述根据不同风险等级的地区，制定相应的管理措施和预防策略具体为，高风险地区采取限制建设、加强监测和提供预警系统；
中风险地区采取地震准备措施，包括灾害教育和演练；
低风险地区重点关注风险的变化趋势和监测。
作为本发明的进一步方案，所述利用新收集的数据进行模型的综合评估和优化的步骤具体为：
S501：存储所述实时监控数据以及后续的灾害事件数据，作为更新数据组；
S502：将所述更新数据组应用于已经运行的所述预测模型，以获得新的预测结果；
S503：将新的预测结果与实际观测值进行对比和验证，采用均方根误差作为评估指标，来评估所述预测模型的准确性和稳定性，获取综合评估结果；
S504：基于所述综合评估结果，对所述预测模型进行优化。
作为本发明的进一步方案，所述基于所述综合评估结果，对所述预测模型进行优化的步骤具体为：
对预测模型的参数进行调整，使用网格搜索、随机搜索技术来寻找最优的参数组合，使得所述预测模型在更新数据组上的预测误差最小化；
对所述更新数据组进行特征工程，采用特征选择、特征变换、特征组合，优化特征表示，提升所述预测模型对地质灾害的预测能力，作为优化后预测模型；
基于所述优化后预测模型进行新一轮的风险评估和预测，并与实际观测值进行对比，进一步迭代和优化模型。
作为本发明的进一步方案，所述通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈以进一步提高预测模型的准确性的步骤具体为：
S601：建立在线平台，设立在线调查工具作为数据收集和整合机制；
S602：公众通过所述在线调查工具，提供反馈意见和知识；
S603：基于所述反馈意见和知识进行整合和汇总，清洗数据，去除异常值和重复数据，获得反馈数据集；
S604：基于所述反馈数据集，使用统计方法和文本挖掘技术，以发现反馈数据集中的模式、趋势和关键问题，作为可用数据；
S605：基于所述可用数据应用到所述预测模型的改进，对于模型输入数据的反馈，更新和修正数据集，以反映实际情况，对于模型参数或算法的反馈，根据分析结果，进行优化和调整。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过收集与地质灾害相关的多种参数数据，以综合考虑多个参数之间的综合影响。利用机器学习构建预测模型，通过对已收集的参数数据进行训练和学习，以识别可能引发地质灾害的风险因素。利用物联网技术和传感器进行实时监控，并将收集到的数据反馈到预测模型中，实时更新风险评估，并及时发出预警。对地质灾害的风险进行等级划分，以实现对不同风险等级地区的有效管理。定期使用新收集的数据对预测模型进行综合评估和优化，以提高预测的准确性和可靠性。通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈以进一步提高预测模型的性能。
附图说明
图1为本发明提出基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法的主要步骤示意图；
图2为本发明提出基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法的S1细化示意图；
图3为本发明提出基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法的S2细化示意图；
图4为本发明提出基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法的S3细化示意图；
图5为本发明提出基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法的S4细化示意图；
图6为本发明提出基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法的S5细化示意图；
图7为本发明提出基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法的S6细化示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，包括以下步骤：
S1：收集与地质灾害有关的多种参数数据；
S2：基于已收集的参数数据，利用机器学习构建预测模型，识别可能引发地质灾害的风险因素；
S3：利用物联网技术和传感器进行实时监控，将实时监控数据反馈到预测模型中，实时更新风险评估数据；
S4：基于风险评估数据，将地质灾害的风险等级分为高、中、低三个等级，实现对不同风险等级地区的有效管理；
S5：在预测模型运行指定时间周期后，利用新收集的数据进行模型的综合评估和优化；
S6：通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈以进一步提高预测模型的准确性。
通过收集与地质灾害有关的多种参数数据，并利用机器学习构建预测模型，可以进行数据驱动的风险评估。结合物联网技术和传感器的实时监控，实时更新风险评估数据，从而实现实时的地质灾害预警。基于风险评估数据，将地质灾害的风险等级划分为高、中、低三个等级，为不同风险等级地区提供相应的管理和应对措施。并定期进行模型综合评估和优化，利用新收集的数据不断改进预测模型。通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈，提高预测模型的准确性和可接受性。这些实施步骤能够提高地质灾害风险评估的可靠性和时效性，为决策者、相关部门和公众提供有效的支持，并促进地质灾害风险的有效管理和应对策略的制定。
数据驱动的评估方法可以提高评估的客观性和准确性，为决策者提供科学依据和准确的风险信息。实时监控和预警系统能够及时感知地质灾害的变化和异常情况，提供准确的预警信息，使相关部门和公众能够采取有效的防范和应急措施。风险等级划分和管理能够帮助决策者有针对性地制定管理和资源配置策略，提高社会的灾害应对能力。定期的模型评估和优化可以不断改进预测模型的准确性和稳定性，增强其实用性和可靠性。而公众参与和信息共享机制能够促进公众与决策者的互动与合作，增强公众的安全意识并增加其对预测模型的信任和接受度。综合考虑这些效果，地质灾害风险评估的实施将有效降低地质灾害的风险，提升社会的安全水平，为决策者提供准确可靠的信息，加强公众的参与意识，为灾害管理和社会发展提供重要支持。
请参阅图2，收集与地质灾害有关的多种参数数据的步骤具体为：
S101：通过地质勘探和地质调查，获取地质构造参数数据，包括地层结构、岩性分布、断裂带；
S102：利用遥感技术和地面测量，获取地形地貌参数数据，包括地表高程、坡度、坡向、地形曲率；
S103：通过气象观测站、气象卫星、气象雷达，收集气象参数数据，包括降雨量、降雪量、气温、湿度、风速；
S104：通过土壤采样和实验室测试，获取土壤参数数据，包括土壤类型、含水量、渗透性；
S105：通过水位测量仪、水文观测站，收集与水文参数数据，包括地下水位、河流水位、洪水历史；
S106：通过地震观测站获取地震监测数据，通过地温测量装置获取地温数据，通过边坡监测设备获取边坡位移数据。
这些多种参数数据的收集与分析可以综合评估地质灾害的风险和潜在危险。地质构造参数数据和地形地貌参数数据提供了了解地质灾害形成机制和危险区域的基础。气象参数数据和水文参数数据有助于预测和预警洪水、泥石流和内涝等气象水文灾害。土壤参数数据提供土壤的稳定性和抗灾能力信息，帮助规划和管理土地利用。地温数据和边坡位移数据能够监测地质灾害的迹象和潜在风险。
请参阅图3，基于已收集的参数数据，利用机器学习构建预测模型的步骤具体为：
S201：基于已收集的参数数据，进行特征选择，选取参与数据集；
S202：将参与数据集划分为训练集和测试集；
S203：选择多元线性回归结合决策树，构建预测模型；
S204：基于训练集，对预测模型进行训练和参数调优，获取训练后的预测模型；
S205：基于测试集，对训练后的预测模型进行评估。
请参阅图3，特征选择具体指，计算每个特征与地质灾害之间的皮尔逊相关系数，皮尔逊相关系数的绝对值越接近于1，表示两个变量之间的线性关系越强，基于皮尔逊相关系数对参数数据进行降序排列，选取位于上层30%的数据作为参与数据集；
参与数据集划分为训练集和测试集具体指，采用参与数据集中70%的数据作为训练集，用于训练和参数调优，采用剩下的30%数据作为测试集，用于评估模型的性能和泛化能力；
多元线性回归具体指，使用选定参与数据集的特征和地质灾害之间的关系，建立线性回归模型，描述参数与地质灾害之间的定量关系；
决策树具体指，基于特征的阈值或信息增益，进行多个参数之间的分层划分，发现地质灾害发生的规律和风险因素。
基于已收集的参数数据，利用机器学习构建预测模型的步骤包括特征选择、数据集划分、模型选择与构建、模型训练和参数调优、模型评估。具体而言，通过特征选择方法，计算每个特征与地质灾害之间的皮尔逊相关系数，并选取相关性较高的前30%作为参与数据集的特征。将参与数据集划分为训练集和测试集，其中70％的数据用于训练和参数调优，剩余的30％用于评估模型性能和泛化能力。选择多元线性回归结合决策树来构建预测模型，其中多元线性回归描述参数与地质灾害的线性关系，而决策树能揭示参数之间的非线性关系和风险因素。通过对训练集进行模型训练和参数调优，获取训练后的预测模型。最后，利用测试集对训练后的模型进行评估，使用评估指标如均方误差和决定系数来衡量模型的拟合程度和准确性。从实施角度分析，这些步骤有益地提高了预测模型的准确性、发现地质灾害规律与因素、优化模型性能以及提升模型的泛化能力和应用性。这样的机器学习预测模型构建过程将为地质灾害的风险评估和决策提供强有力的支持。
请参阅图4，利用物联网技术和传感器进行实时监控，将实时监控数据反馈到预测模型中，实时更新风险评估数据的步骤具体为：
S301：在所检测地区布置传感器网络，通过物联网技术将传感器与网络连接起来，传感器包括地震传感器、位移传感器、压力传感器；
S302：传感器实时采集监测数据，并通过物联网技术将监测数据传输到数据中心；
S303：数据中心基于流处理技术，将监测数据反馈到预测模型中；
S304：预测模型利用实时监控数据进行更新，根据预测模型的输出，进行实时的风险评估，更新风险评估数据。
利用物联网技术和传感器进行实时监控，并将实时监测数据反馈到预测模型中的步骤包括：在监测地区布置地震传感器、位移传感器、压力传感器等传感器网络，通过物联网技术将传感器与网络连接起来。传感器实时采集监测数据，并通过物联网技术将数据传输到数据中心。数据中心利用流处理技术将监测数据反馈到预测模型中，实现模型的实时更新。根据预测模型的输出，进行实时风险评估并更新风险评估数据。该种实施方案，提供实时监测能力，及时预警和发现地质灾害风险；提高数据收集效率和准确性，通过物联网技术将数据传输和集中存储，避免手动收集的不便；实现预测模型的实时更新，以适应实时监测数据和地质灾害风险的动态变化；通过实时风险评估，及时掌握地质灾害风险的变化情况，为决策者提供实时预警和决策支持。综上，利用物联网技术和传感器进行实时监测并将数据反馈到预测模型中，能够实现地质灾害风险的实时评估和决策支持，提高灾害管理的效能与响应速度。
请参阅图5，基于风险评估数据，将地质灾害的风险等级分为高、中、低三个等级的步骤具体为：
S401：确认包括地形坡度和高程、地质条件、降雨量和降雨强度、温度和气象条件、地下水位和水文条件、土壤类型和稳定性、地质灾害的风险指标；
S402：使用层次分析法对每个风险指标进行加权，获取加权结果；
S403：基于风险指标和加权结果，采用Bayesian网络建立风险评估模型；
S404：将风险评估数据导入风险评估模型，根据风险评估模型的输出结果，划定前10%为高风险，中间25%为中风险，后65%为低风险；
S405：根据不同风险等级的地区，制定相应的管理措施和预防策略。
请参阅图5，根据不同风险等级的地区，制定相应的管理措施和预防策略具体为，高风险地区采取限制建设、加强监测和提供预警系统；
中风险地区采取地震准备措施，包括灾害教育和演练；
低风险地区重点关注风险的变化趋势和监测。
将地质灾害的风险等级分为高、中、低三个等级的步骤具备多个好处。首先，通过确定适用的风险指标和加权计算，可以全面考虑地质灾害的各种潜在因素，确保评估的综合性和准确性。其次，建立风险评估模型能够对多个指标进行综合分析，考虑其相互关系和影响，提高评估的可靠性和解释性。此外，划定风险等级能够量化地表示地质灾害的风险水平，使决策者能够直观地了解不同地区的风险情况，并有针对性地制定管理措施和预防策略。通过个性化管理，高风险地区可以采取严格的限制建设和加强监测预警措施，中风险地区可以加强灾害教育和演练，低风险地区可以重点监测风险变化趋势。综上所述，将地质灾害的风险等级分为高、中、低三个等级的步骤有效地提高了风险评估的准确性和操作性，为决策者提供科学依据，以降低地质灾害带来的风险和损失，达到有效的灾害管理和预防控制的目的。
请参阅图6，利用新收集的数据进行模型的综合评估和优化的步骤具体为：
S501：存储实时监控数据以及后续的灾害事件数据，作为更新数据组；
S502：将更新数据组应用于已经运行的预测模型，以获得新的预测结果；
S503：将新的预测结果与实际观测值进行对比和验证，采用均方根误差作为评估指标，来评估预测模型的准确性和稳定性，获取综合评估结果；
S504：基于综合评估结果，对预测模型进行优化。
请参阅图6，基于综合评估结果，对预测模型进行优化的步骤具体为：
对预测模型的参数进行调整，使用网格搜索、随机搜索技术来寻找最优的参数组合，使得预测模型在更新数据组上的预测误差最小化；
对更新数据组进行特征工程，采用特征选择、特征变换、特征组合，优化特征表示，提升预测模型对地质灾害的预测能力，作为优化后预测模型；
基于优化后预测模型进行新一轮的风险评估和预测，并与实际观测值进行对比，进一步迭代和优化模型。
首先，存储实时监控数据和灾害事件数据作为更新数据组的好处在于保持数据的及时性。通过收集和储存实时监测数据以及后续灾害事件数据，可以及时反映地质灾害的变化情况，确保模型使用的数据是最新的。其次，将更新数据组应用于已经运行的预测模型的好处在于提升预测准确性。通过使用最新的数据，模型可以更好地捕捉地质灾害的动态变化，提高预测的准确性和可靠性。接下来，将新的预测结果与实际观测值进行对比和验证的好处在于评估模型性能。通过对比预测结果与实际观测值的差异，可以评估模型的准确性和稳定性，为后续的模型优化提供依据。基于综合评估结果对预测模型进行优化的好处是改进模型性能。通过调整模型的参数和进行特征工程，可以进一步提升模型的预测能力和准确性，使其更好地符合实际观测值的变化。
请参阅图7，通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈以进一步提高预测模型的准确性的步骤具体为：
S601：建立在线平台，设立在线调查工具作为数据收集和整合机制；
S602：公众通过在线调查工具，提供反馈意见和知识；
S603：基于反馈意见和知识进行整合和汇总，清洗数据，去除异常值和重复数据，获得反馈数据集；
S604：基于反馈数据集，使用统计方法和文本挖掘技术，以发现反馈数据集中的模式、趋势和关键问题，作为可用数据；
S605：基于可用数据应用到预测模型的改进，对于模型输入数据的反馈，更新和修正数据集，以反映实际情况，对于模型参数或算法的反馈，根据分析结果，进行优化和调整。
首先，通过多元视角和知识共享，各领域的专业人士和公众可以共同参与，分享其经验和观点，从而提供更全面的数据和洞察。其次，公众参与丰富了数据来源和数据质量，包括实地观测、专业经验和地方知识，这可以增加模型的输入数据，提高模型的准确性和可靠性。第三，通过分析收集到的反馈数据，可以发现数据中的模式、趋势和关键问题，这为进一步的预测和决策提供了宝贵的指导。此外，通过应用反馈数据对预测模型进行优化和改进，包括参数调整、算法改进和数据集更新，可以提高模型的性能和适应性。此外，公众参与和信息共享机制有助于建立公众的信任，并增强了社会的风险管理能力，提高了公众对地质灾害风险的意识和应对能力。综上所述，建立公众参与和信息共享机制通过多元视角、丰富数据来源、发现关键问题、模型优化和社会风险管理等方面的优势，为有效应对地质灾害提供了重要支持。
工作原理：收集数据的步骤包括地质勘探、地质调查、遥感技术、地面测量、气象观测、土壤采样、实验室测试、水位测量、水文观测、地震观测以及边坡监测。这些数据涵盖了地质构造、地形地貌、气象、土壤、水文和地震等方面的参数。基于已收集的参数数据，利用机器学习构建预测模型的步骤包括特征选择、数据集划分、多元线性回归和决策树的组合。特征选择通过计算皮尔逊相关系数进行，选取与地质灾害相关性强的参数作为参与数据集。数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。多元线性回归和决策树结合，建立预测模型，描述参数与地质灾害之间的关系。利用物联网技术和传感器进行实时监控的步骤包括布置传感器网络、实时采集监测数据、通过物联网技术传输数据至数据中心，并利用流处理技术将监测数据反馈到预测模型中，从而实现实时更新的风险评估数据。基于风险评估数据，将地质灾害的风险等级分为高、中、低三个等级，使用层次分析法对风险指标进行加权，采用Bayesian网络建立风险评估模型，并根据模型的输出结果对不同风险等级的地区制定管理措施和预防策略。在预测模型运行一定时间周期后，通过新收集的数据对模型进行综合评估和优化。存储实时监控数据和灾害事件数据作为更新数据组，应用于已运行的预测模型并获得新的预测结果，通过与实际观测值对比和验证，采用均方根误差来评估模型的准确性和稳定性，从而优化预测模型。通过建立公众参与和信息共享机制，收集公众的反馈意见和知识，进行整合和汇总，清洗数据并获取反馈数据集。借助统计方法和文本挖掘技术，发现数据集中的模式、趋势和关键问题，并将可用数据应用于预测模型的改进，包括更新和修正数据集、优化模型的参数或算法。通过这种方式，进一步提高预测模型的准确性。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (7)
1.基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
收集与地质灾害有关的多种参数数据；
基于已收集的所述参数数据，利用机器学习构建预测模型，识别可能引发地质灾害的风险因素；
利用物联网技术和传感器进行实时监控，将实时监控数据反馈到所述预测模型中，实时更新风险评估数据；
基于所述风险评估数据，将地质灾害的风险等级分为高、中、低三个等级，实现对不同风险等级地区的有效管理；
在所述预测模型运行指定时间周期后，利用新收集的数据进行模型的综合评估和优化；
通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈以进一步提高预测模型的准确性；
所述基于已收集的所述参数数据，利用机器学习构建预测模型的步骤具体为：
基于已收集的所述参数数据，进行特征选择，选取参与数据集；
将所述参与数据集划分为训练集和测试集；
选择多元线性回归结合决策树，构建所述预测模型；
基于所述训练集，对所述预测模型进行训练和参数调优，获取训练后的预测模型；
基于所述测试集，对所述训练后的预测模型进行评估；
所述特征选择具体指，计算每个特征与地质灾害之间的皮尔逊相关系数，所述皮尔逊相关系数的绝对值越接近于1，表示两个变量之间的线性关系越强，基于皮尔逊相关系数对所述参数数据进行降序排列，选取位于上层30%的数据作为所述参与数据集；
所述参与数据集划分为训练集和测试集具体指，采用参与数据集中70%的数据作为训练集，用于训练和参数调优，采用剩下的30%数据作为测试集，用于评估模型的性能和泛化能力；
所述多元线性回归具体指，使用选定参与数据集的特征和地质灾害之间的关系，建立线性回归模型，描述参数与地质灾害之间的定量关系；
所述决策树具体指，基于特征的阈值或信息增益，进行多个参数之间的分层划分，发现地质灾害发生的规律和风险因素；
所述基于所述风险评估数据，将地质灾害的风险等级分为高、中、低三个等级的步骤具体为：
确认包括地形坡度和高程、地质条件、降雨量和降雨强度、温度和气象条件、地下水位和水文条件、土壤类型和稳定性、地质灾害的风险指标；
使用层次分析法对每个所述风险指标进行加权，获取加权结果；
基于所述风险指标和加权结果，采用Bayesian网络建立风险评估模型；
将所述风险评估数据导入风险评估模型，根据所述风险评估模型的输出结果，划定前10%为高风险，中间25%为中风险，后65%为低风险；
根据不同风险等级的地区，制定相应的管理措施和预防策略。
2.根据权利要求1所述的基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，其特征在于，所述收集与地质灾害有关的多种参数数据的步骤具体为：
通过地质勘探和地质调查，获取地质构造参数数据，包括地层结构、岩性分布、断裂带；
利用遥感技术和地面测量，获取地形地貌参数数据，包括地表高程、坡度、坡向、地形曲率；
通过气象观测站、气象卫星、气象雷达，收集气象参数数据，包括降雨量、降雪量、气温、湿度、风速；
通过土壤采样和实验室测试，获取土壤参数数据，包括土壤类型、含水量、渗透性；
通过水位测量仪、水文观测站，收集与水文参数数据，包括地下水位、河流水位、洪水历史；
通过地震观测站获取地震监测数据，通过地温测量装置获取地温数据，通过边坡监测设备获取边坡位移数据。
3.根据权利要求1所述的基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，其特征在于，所述利用物联网技术和传感器进行实时监控，将实时监控数据反馈到所述预测模型中，实时更新风险评估数据的步骤具体为：
在所检测地区布置传感器网络，通过物联网技术将传感器与网络连接起来，所述传感器包括地震传感器、位移传感器、压力传感器；
所述传感器实时采集监测数据，并通过物联网技术将所述监测数据传输到数据中心；
所述数据中心基于流处理技术，将所述监测数据反馈到所述预测模型中；
所述预测模型利用实时监控数据进行更新，根据所述预测模型的输出，进行实时的风险评估，更新所述风险评估数据。
4.根据权利要求1所述的基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，其特征在于，所述根据不同风险等级的地区，制定相应的管理措施和预防策略具体为，高风险地区采取限制建设、加强监测和提供预警系统；
中风险地区采取地震准备措施，包括灾害教育和演练；
低风险地区重点关注风险的变化趋势和监测。
5.根据权利要求1所述的基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，其特征在于，所述利用新收集的数据进行模型的综合评估和优化的步骤具体为：
存储所述实时监控数据以及后续的灾害事件数据，作为更新数据组；
将所述更新数据组应用于已经运行的所述预测模型，以获得新的预测结果；
将新的预测结果与实际观测值进行对比和验证，采用均方根误差作为评估指标，来评估所述预测模型的准确性和稳定性，获取综合评估结果；
基于所述综合评估结果，对所述预测模型进行优化。
6.根据权利要求5所述的基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，其特征在于，所述基于所述综合评估结果，对所述预测模型进行优化的步骤具体为：
对预测模型的参数进行调整，使用网格搜索、随机搜索技术来寻找最优的参数组合，使得所述预测模型在更新数据组上的预测误差最小化；
对所述更新数据组进行特征工程，采用特征选择、特征变换、特征组合，优化特征表示，提升所述预测模型对地质灾害的预测能力，作为优化后预测模型；
基于所述优化后预测模型进行新一轮的风险评估和预测，并与实际观测值进行对比，进一步迭代和优化模型。
7.根据权利要求1所述的基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法，其特征在于，所述通过建立公众参与和信息共享机制，收集各方面的反馈以进一步提高预测模型的准确性的步骤具体为：
建立在线平台，设立在线调查工具作为数据收集和整合机制；
公众通过所述在线调查工具，提供反馈意见和知识；
基于所述反馈意见和知识进行整合和汇总，清洗数据，去除异常值和重复数据，获得反馈数据集；
基于所述反馈数据集，使用统计方法和文本挖掘技术，以发现反馈数据集中的模式、趋势和关键问题，作为可用数据；
基于所述可用数据应用到所述预测模型的改进，对于模型输入数据的反馈，更新和修正数据集，以反映实际情况，对于模型参数或算法的反馈，根据分析结果，进行优化和调整。
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