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专利号: 2019108017361
申请人: 江西理工大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种滑塌事故分析模型构建方法,其特征在于,包括:获取各预设区域的历史滑塌监测数据;

从所述历史滑塌监测数据中提取与各滑塌事故有关的至少一特征次声波信号;

根据各所述特征次声波信号与所述滑塌事故的各个发展阶段的对应关系建立滑塌事故分析模型,包括:根据所述特征次声波信号,确定各预设特征参数在各所述滑塌事故的各个发展阶段的变化曲线;

根据所述变化曲线得到所述预设特征参数的时变特征,所述时变特征是通过各预设特征参数随时间的变化曲线得出的各预设特征参数在不同时刻的变化程度特征;

根据所述时变特征建立所述滑塌事故分析模型。

2.根据权利要求1所述的滑塌事故分析模型构建方法,其特征在于,所述历史滑塌监测数据,包括:所述预设区域产生的次声波信号和所述滑塌事故的各个发展阶段的时间信息。

3.根据权利要求2所述的滑塌事故分析模型构建方法,其特征在于,所述从所述历史滑塌监测数据中提取与滑塌事故有关的至少一特征次声波信号,包括:获取所述预设区域产生的次声波信号;

采用集合经验模态分解方法对所述次声波信号进行分解,得到多个本征模态分量;

根据所述滑塌事故的各个发展阶段的时间信息对各所述本征模态分量进行筛选,得到与滑塌事故有关的至少一特征次声波信号。

4.根据权利要求1所述的滑塌事故分析模型构建方法,其特征在于,所述根据所述时变特征建立所述滑塌事故分析模型,包括:确定各所述滑塌事故的各个发展阶段;

根据所述时变特征与各所述滑塌事故的各个发展阶段的对应关系建立所述滑塌事故分析模型。

5.一种滑塌事故预警方法,其特征在于,包括:

采集待监测区域的至少一特征次声波信号;

采用如权利要求1-4任一项所述的滑塌事故分析模型构建方法建立的滑塌事故分析模型,对各所述次声波信号进行滑塌事故风险评估,生成所述待监测区域的预警结果。

6.一种滑塌事故分析模型构建系统,其特征在于,包括:获取模块,用于获取各预设区域的历史滑塌监测数据;

特征次声波信号筛选模块,用于从所述历史滑塌监测数据中提取与各滑塌事故有关的至少一特征次声波信号;

滑塌事故分析模型构建模块,用于根据各所述特征次声波信号与所述滑塌事故的各个发展阶段的对应关系建立滑塌事故分析模型,包括:根据所述特征次声波信号,确定各预设特征参数在各所述滑塌事故的各个发展阶段的变化曲线;

根据所述变化曲线得到所述预设特征参数的时变特征,所述时变特征是通过各预设特征参数随时间的变化曲线得出的各预设特征参数在不同时刻的变化程度特征;

根据所述时变特征建立所述滑塌事故分析模型。

7.一种滑塌事故预警系统,其特征在于,包括:

采集模块,用于采集待监测区域的至少一特征次声波信号;

预警模块,用于采用如权利要求6所述的滑塌事故分析模型构建系统建立的滑塌事故分析模型,对各所述次声波信号进行滑塌事故风险评估,生成所述待监测区域的预警结果。

8.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的滑塌事故分析模型构建方法,或者,实现如权利要求5所述的滑塌事故预警方法。

9.一种电子设备,其特征在于,包括:

存储器和处理器,所述存储器和所述处理器之间互相通信连接,所述存储器中存储有计算机指令,所述处理器通过执行所述计算机指令,从而执行如权利要求1-4中任一项所述的滑塌事故分析模型构建方法,或者,执行如权利要求5所述的滑塌事故预警方法。