[发明专利]基于大数据分析和机器学习的滑坡灾害风险预测方法及其系统在审

专利信息
申请号: 202310393678.X 申请日: 2023-04-13
公开(公告)号: CN116451997A 公开(公告)日: 2023-07-18
发明(设计)人: 王秦川;邓子谦;陈贤;陈文海;赵婉婷;高杭;翟士旭;闫海兰 申请(专利权)人: 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
主分类号: G06Q10/0635 分类号: G06Q10/0635;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F16/9535;G06F18/23;G06F18/214;G06N3/08;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/006
代理公司: 成都虹桥专利事务所(普通合伙) 51124 代理人: 吴中伟
地址: 610072 四*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明属于滑坡灾害技术领域,公开了一种基于大数据分析和机器学习的滑坡灾害风险预测方法及其系统。所述的方法包括如下步骤:采集历史的滑坡灾害大数据,对历史的滑坡灾害大数据进行处理;选择滑坡灾害评价因子并进行分级赋值;筛选历史的滑坡灾害风险预测数据集;进行样本均衡处理,得到历史的滑坡灾害风险预测训练集;构建滑坡灾害风险预测模型;获取实时的滑坡灾害风险预测数据;将当前待预测区域的实时的滑坡灾害风险预测数据输入滑坡灾害风险预测模型进行滑坡灾害风险预测,决了现有技术存在的工作量大,自动化程度低,结果准确性差,参考性价值低,未考虑外部因素以及滑坡灾害评价因子的实用性低的问题,本发明适用于滑坡灾害风险预测。
搜索关键词: 基于 数据 分析 机器 学习 滑坡 灾害 风险 预测 方法 及其 系统
【主权项】:
暂无信息
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