[发明专利]一种基于大数据分析的滑坡预测方法及系统

说明书

本发明提供一种基于大数据分析的滑坡预测方法及系统，属于滑坡预测技术领域。该基于大数据分析的滑坡预测方法及系统包括如下步骤：S1：获取信息数据；S2：建立边坡分析模型；S3：将信息数据输入边坡分析模型内进行分析以得到预测数据；S4：获取监测数据；S5：如果预测数据和监测数据的差值不在第一预设范围内，修改边坡分析模型，循环执行步骤S2‑S4，如果预测数据和监测数据的差值在第一预设范围内，判断预设数据和监测数据的差值是否在第二预设范围内；S6：如果预设数据和监测数据的差值在第二预设范围内，则发出安全通知信息，如果预设数据和监测数据的差值不在第二预设范围内，则发出预警通知信息。本发明效率较高，精度较高。

技术领域

本发明属于滑坡预测技术领域，涉及一种基于大数据分析的滑坡预测方法及系统。

背景技术

随着我国现代化建设事业的迅速发展，各类高层建筑、水利水电设施、矿山、港口、高速公路、铁路和能源工程等工程项目开工建设，在这些工程的建设过程中或建成后的运营期内，形成了大量的边坡工程。这些边坡工程的稳定状态，事关工程建设的成败与安全，会对整个工程的可行性、安全性及经济性等起着重要的制约作用，并在很大程度上影响着工程建设的投资及效益。滑坡灾害作为我国最主要的一种地质灾害类型，常常会掩埋村庄、摧毁厂矿、破坏铁路和公路交通、堵塞江河、损坏农田和森林等，从而给人民的生命财产和国家的经济建设造成严重损失。目前的滑坡预测方法比较单一，监测手段比较落后，因此预报精度不高。

目前虽然边坡监测手段众多，但是目前的边坡监测仍存在以下几个主要不足之处：①工作量大，消耗大量人力、财力、物力；②监测次数不够频繁，不能获得精确的边坡变化规律；③观测受外在因素影响，比如气候条件；④观测项目相互独立，不能将各种数据融合分析。

发明内容

本发明针对现有的技术存在的上述问题，提供一种基于大数据分析的滑坡预测方法，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种基于大数据分析的滑坡预测方法及系统。

本发明的目的可通过下列技术方案来实现：

一种基于大数据分析的滑坡预测方法，包括如下步骤：

S1：获取地质信息以及边坡支护信息的信息数据；

S2：建立基于大数据分析的边坡分析模型；

S3：将信息数据输入边坡分析模型内进行分析以得到预测数据；

S4：在步骤S1进行的同时对边坡现场进行实时监测并获取监测数据；

S5：将预测数据和监测数据进行对比，如果预测数据和监测数据的差值不在第一预设范围内，则修改边坡分析模型，循环执行步骤S2-S4，如果预测数据和监测数据的差值在第一预设范围内，则判断预设数据和监测数据的差值是否在第二预设范围内；

S6：如果预设数据和监测数据的差值在第二预设范围内，则发出安全通知信息，如果预设数据和监测数据的差值不在第二预设范围内，则发出预警通知信息。

优选的，所述信息数据包括以下方面：边坡几何参数；土体物理参数；环境参数，如降雨量、气温、地表水(水位、水质、水温、泉流量、孔隙水压力)等，信息数据通过网络技术传递到服务器中，存储在服务器的数据库中。

优选的，所述监测数据包括边坡位移、地面沉降、锚杆内力、抗滑桩内力以及降雨量数据，通过多组合传感器对边坡现场进行监测。

优选的，步骤S5中在发出预警通知信息时边坡分析系统通过分析预测数据和监测数据给出预防滑坡的第一预防方案。

优选的，边坡分析模型将第一预设方案、预测数据和监测数据发送至专家系统，专家系统对第一预设方案、预测数据和监测数据进行分析以得到预防滑坡的第二预防方案。