[发明专利]一种基于地灾数据的分析预警方法及装置

说明书

本发明公开一种基于地灾数据的分析预警方法及装置，所述方法包括：获取边坡在线安全实时监测数据并进行预处理；获取边坡在线安全历史监测数据，基于边坡在线安全历史监测数据通过Adaboost算法建立灾害分析预警模型；将所述边坡在线安全实时监测数据输入所述灾害分析预警模型，得到当前灾害等级预测结果。本发明综合了历史监测数据中的各项监测数据建立灾害分析预警模型以进行综合分析预警，更准确反映实时地质风险；通过Adaboost算法建立灾害分析预警模型，采用改进的探路者优化算法优化各个弱分类器的权重，进一步提升灾害分析预警模型的预测性能。

技术领域

本发明属于地质灾害分析技术领域，具体涉及一种基于地灾数据的分析预警方法及装置、设备、存储介质。

背景技术

边坡是交通质量、安全事故频发工点，如何提前预防及监测边坡状态在发生滑坡滑动或者爆发泥石流时，能提前发出警报，并传递信息给相关人员，为提前撤离搬迁提供了宝贵时间，减少灾害对人民生命财产的危害成为相关管理部门首要考虑的问题。故边坡安全监测预警系统的建设是现代行业信息化建设的大势所趋，刻不容缓。

传统地灾监测技术大多需要人工定期到现场进行数据采集，工作量大，监测的时效性较差，而且无法在恶劣的气候条件下实施。由于大部分边坡变形失稳均发生在暴雨、地震等极端情况下，此时组织现场实测会严重威胁到监测人员的生命。在线监测技术的发展很好的解决目前人工监测中的不足，通过在线监测可及时了解边坡安全健康情况，对潜在灾害进行提前预警，但目前的在线监测技术大多对单项监测数据进行简单的统计分析及阈值超限预警，而实际上各项监测数据对地质灾害的影响存在一定的关联性，现有技术未从整体上进行综合分析和灾害预警。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于地灾数据的分析预警方法及装置、设备、存储介质，用于解决现有灾害分析技术未从整体上进行综合分析和预测的问题。

本发明第一方面，公开一种基于地灾数据的分析预警方法，所述方法包括：

获取边坡在线安全实时监测数据并进行预处理；

获取边坡在线安全历史监测数据，基于边坡在线安全历史监测数据通过Adaboost算法建立灾害分析预警模型；

将所述边坡在线安全实时监测数据输入所述灾害分析预警模型，得到当前灾害等级预测结果。

优选的，所述边坡在线安全实时监测数据、边坡在线安全历史监测数据均包括地表变形量、地表位移量、深度位移量、雨量、土壤含水量及土压力。

优选的，所述预处理包括设定时段内监测数据的最大值、均值、方差、标准差，将对应监测数据的最大值、均值、方差、标准差中的至少两种作为灾害分析预警模型的输入。

优选的，基于边坡在线安全历史监测数据建立灾害分析预警模型具体包括：

采用不重复取样的方式随机抽取边坡在线安全历史监测数据中至少两个监测项；

分别以抽取出的监测项对应的历史监测数据为输入，以对应的风险等级评估为输出，训练多个弱类器；

以多个弱类器为基分类器构建Adaboost级联强分类器，将所述Adaboost级联强分类器作为灾害分析预警模型。

优选的，每个弱分类器由多个LR分类器构成，采用one-VS-rest形式进行分类，将概率值最大的灾害等级作为每个弱分类器的输出；每个弱分类器中LR分类器的个数等于灾害等级的类别数。

优选的，在以多个弱类器为基分类器构建Adaboost级联强分类器的过程中，采用改进的探路者优化算法优化各个弱分类器的权重，并基于边坡在线安全历史监测数据再次训练Adaboost级联强分类器。

优选的，采用改进的探路者优化算法优化各个弱分类器的权重具体包括：