一种基于大数据思维的滑坡多场监测数据的融合及预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610282839.8
IPC分类号：G06F19/00
申请日期：
2016-04-29
申请人：
中国地质大学（武汉）

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于大数据思维的滑坡多场监测数据的融合及预测方法
申请号	CN201610282839.8	申请日期	2016-04-29
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-08-17	公开/公告号	CN105869100A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F19/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F19/00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法（专门适用于特定功能的入G06F17/00；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数据处理方法入G06Q；医疗信息学入G16H）〔6，2006.01，2011.01，2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;9;/;0;0查看分类表>
申请人	中国地质大学（武汉）	申请人地址	湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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	中国地质大学（武汉）	当前权利人	中国地质大学（武汉）
发明人	刘军旗;唐辉明;吴冲龙;苏爱军;刘刚;欧阳春;丁瑶;林晨;樊俊青;王菁莪;邹宗兴;翁正平;滕伟福;周汉文;熊承仁;刘清秉;龚松林;钟成
代理机构	湖北武汉永嘉专利代理有限公司	代理人	唐万荣

摘要

本发明公开了一种基于大数据思维的滑坡多场监测数据的融合及预测方法，该方法以获取的各类监测数据为唯一依据，通过集成方差计算、相关性分析、聚类分析、回归分析和BP神经网络分析来确定隐含在各类监测数据间的滑坡滑移预测函数；把多元统计的定量分析与BP神经网络的定性趋势分析相结合，两者相互补充、相互验证，以多元统计分析来确定参与预测函数的数据种类和初步的预测函数，以BP神经网络的趋势模拟来验证预测函数的合理性，以调整参与的数据种类使两者达到比较理想的统一，完成每个滑坡的滑移预测。该技术可以对滑坡进行实时预测，对全国滑坡进行定性普查和天气预报式预警，具有重大的现实意义和广阔的应用前景。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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该专利没有被任何外部专利所引用！

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