[发明专利]一种基于大数据的边坡安全预警方法、系统及可存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的边坡安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立边坡监测云端数据库；

利用网络爬虫获取云端数据库的边坡监测数据，基于边坡监测数据构建数据集；

构建初始边坡安全预警模型，将所述数据集输入到初始边坡安全预警模型中，对初始边坡安全预警模型进行训练，得到边坡安全预警模型；

将边坡实时监测数据输入到边坡安全预警模型中，得到预警等级；

利用预警结果更新边坡监测云端数据库。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的边坡安全预警方法，其特征在于，通过对边坡及附属设施的基础信息和边坡及附属设施的检测、养护信息采集，云端数据库实时更新；所述云端数据库还支持全局检索。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的边坡安全预警方法，其特征在于，基于边坡监测数据构建数据集的具体步骤如下：

获取云端数据库中的原始边坡监测数据，对所述原始边坡监测数据实施信息熵量化处理；

使用K-mean聚类算法划分数据的类别，基于预设阈值判别属于安全数据还是异常数据；

并对安全数据和异常数据分别贴标签，其中安全数据的标签为1，异常数据的标签为0。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的边坡安全预警方法，其特征在于，所述信息熵量化的原理如下：

其中，G_i表示不同类别概率的描述，L表示信息基元类别数量，S表示信息熵。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的边坡安全预警方法，其特征在于，还包括利用Spark大数据处理技术解决数据质量问题，支持从数据源、数据清洗、加工、处理各个环节的数据监管，同时提供指标级的监控规则配置，对问题数据通过弹窗、短信、APP推送方式通知维护人员。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的边坡安全预警方法，其特征在于，对边坡监测数据采用滑动窗口算法进行预处理。

7.一种基于大数据的边坡安全预警系统，其特征在于，包括：

云端数据库建立模块：用于建立边坡监测云端数据库；

数据集构建模块：用于利用网络爬虫获取云端数据库的边坡监测数据，基于边坡监测数据构建数据集；

安全预警模型构建模块：用于构建初始边坡安全预警模型，将所述数据集输入到初始边坡安全预警模型中，对初始边坡安全预警模型进行训练，得到边坡安全预警模型；

预警等级获取模块：用于将边坡实时监测数据输入到边坡安全预警模型中，得到预警等级；

云端数据库更新模块：用于利用预警结果更新边坡监测云端数据库。

8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任意一项所述的一种基于大数据的边坡安全预警方法的步骤。