滑坡中短期预测预报方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201710964822.5
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/26
申请日期：
2017-10-17
申请人：
吉林大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	滑坡中短期预测预报方法
申请号	CN201710964822.5	申请日期	2017-10-17
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2017-12-15	公开/公告号	CN107480840A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;2;6查看分类表>
申请人	吉林大学	申请人地址	吉林省长春市前进大街2699号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	吉林大学	当前权利人	吉林大学
发明人	徐燕;黄耀龙;佴磊;李泽闯;汪之凡;罗贺文
代理机构	长春市四环专利事务所（普通合伙）	代理人	张建成

摘要

本发明公开了一种滑坡预测预报方法，主要针对一次性滑动的滑坡中短期预测预报。本发明通过滑坡位移监测，对滑坡的位移和失稳时间进行预测预报。通过监测数据拟合的滑坡预测预报模型，是对滑坡稳定性和滑动趋势的直接体现；该模型便于操作，预报结果合理；通过不同类型位移的对比分析，可以确定最合理的拟合结果，该模型是一个动态拟合的过程，随着滑坡监测数据的增加，模型可以实现自我检验和优化；该模式不仅能判定滑坡是否稳定，而且可以较精确得预测滑坡发生剧滑的时间点；同时模型给出拟合曲线，直观的表现出滑坡的位移、速度和加速度的变化曲线，可以通过数据的异常点分析应力的改变，进而利用人机结合的方式对其进行修正。

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