基于人工智能地质灾害监测预测预警方法

本发明涉及地震资料断层检测，尤其涉及基于人工智能地质灾害监测预测预警方法。

背景技术：

1、随着科学技术的发展，人们开始意识到通过科学手段预测和监测地质灾害的必要性，以减少灾害带来的损失。地质灾害监测、预测和预警是为了在地质灾害即将发生或正在发生时，能够尽早、准确地发现并及时采取相应的应对措施，以减轻灾害造成的损失；

2、传统监测手段采集到的地质灾害相关数据有时不够全面、及时，可能存在盲区和漏报现象，受限于信息传递和处理的速度，导致预警信息传递和响应措施的启动有一定的延迟。

3、经检索，中国专利号为cn113192297a的专利，公开了基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，具有采用一个系统全面处理全国地质灾害数据，通过专家对历史数据的预警、历史数据及灾害发生发展过程的学习，完善预警算法,实现监测数据的预测，同时提供基于实时数据、历史数据的预警信息和基于预测数据的预警信息；

4、但在处理大规模数据和复杂数据时存在局限，难以有效利用大数据和深度学习等技术处理海量数据，降低了预测的效率和准确性，因此，提出的基于人工智能地质灾害监测预测预警方法。

技术实现思路

1、本发明的是为了解决传统方法在处理大规模数据和复杂数据时，存在局限，难以有效利用大数据和深度学习等技术处理海量数据，而提出的基于人工智能地质灾害监测预测预警方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、s1：利用传感器网络、卫星遥感、无人机技术获取地质灾害相关数据；

4、s2：整合多种数据源，进行多维数据融合分析；

5、s3：通过机器学习算法分析历史数据，构建地质灾害的预测模型；

6、s4：通过神经网络模型自动学习地质灾害数据中的复杂关联性和特征；

7、s5：结合实时数据和预测模型，建立地质灾害实时监测与预警系统；

8、s6：结合人工智能技术，建立决策支持系统；

9、s7：自动化和加速化应急响应流程；

10、s8：通过引入在线学习和增量学习。

11、上述技术方案进一步包括：

12、所述s1：利用传感器网络、卫星遥感、无人机技术获取地质灾害相关数据，利用各种地质监测传感器进行实时监测，获取地质信息数据，并对采集到的原始数据进行清洗和去噪，从原始数据中提取有意义的特征，对部分数据进行标注。

13、所述s2：整合多种数据源，进行多维数据融合分析，同时从多个来源获取地质监测数据，对每种数据源进行独立的数据清洗和预处理，并从不同数据源中提取具有代表性和信息量大的特征，选择特征叠加的数据融合方法，将来自不同数据源的特征进行组合，将经过处理和融合的数据，整合成统一的数据集。

14、所述s3：通过机器学习算法分析历史数据，构建地质灾害的预测模型，选择神经网络进行建模，使用已经清洗、处理好的数据对选定的模型进行训练，对模型的超参数进行调优，并利用交叉验证、混淆矩阵和roc曲线方法对模型进行评估，检验其在训练集和测试集上的表现。

15、所述s4：通过神经网络模型自动学习地质灾害数据中的复杂关联性和特征，深度学习模型经常会使用激活函数及其导数来实现非线性映射和网络参数的优化，设计用于地质灾害监测的深度神经网络模型，使用relu作为激活函数，relu函数及其导数f(x)＝max(0,x)，relu导数，在使用激活函数时，计算每个f′(x)＝{1,if x＞0,otherwise}神经元的输出以及梯度，同时利用反向传播算法来更新模型参数，神经元的输入x＝2，权重w＝0.5，偏置b＝-1，则该神经元的输出为z＝wx+b＝0.5×2-1＝0，将输出值输入relu激活函数得到该神经元的激活输出a＝f(z)＝max(0,z)＝max(0,0)＝0，计算神经元的梯度深度学习模型应用激活函数relu及其导数，得到神经元的输出和梯度。

16、所述s5：结合实时数据和预测模型，建立地质灾害实时监测与预警系统，利用数据挖掘和机器学习技术，发现数据中的模式和规律，通过设定预警阈值，当监测数据超过设定阈值或出现异常情况时，触发预警机制，并根据预警级别和风险评估结果。

17、所述s6：结合人工智能技术，建立决策支持系统，设计智能化的决策支持系统，结合数据分析结果和预测模型，并通过实时的决策支持信息，制定灾害响应方案，设计直观、易用的用户界面，将预警信息、实时监测数据、决策支持结果以可视化形式展现，对优化后的预警决策支持系统进行验证和评估，所述s7：自动化和加速化应急响应流程，根据实时监测数据，检测到地质灾害可能发生，并发出相应的预警信号，并将应急响应系统与实时监测系统建立连接，实时监控地质灾害的变化和发展趋势。

18、所述s8：通过引入在线学习和增量学习，利用随机梯度下降算法，通过线性回归模型设计一个用于地质灾害监测的线性回归模型，在实时更新模型参数时，利用随机梯度下降算法来最小化损失函数，随机梯度下降算法的更新规则其中，α是学习率，l是损失函数，训练数据(x_i,y_i)，模型预测输出为损失函数为均方误差利用随机梯度下降算法进行模型参数的更新，选择一个随机的样本(x_j,y_j)进行更新，更新规则计算模型的预测输出计算损失函数关于参数w和b的梯度更新模型参数利用随机梯度下降算法实现在线实时更新地质灾害监测预测预警模型的参数。

19、本发明具备以下有益效果：

20、1、本发明中，通过采用深度学习模型，具有较高的自适应能力，能够根据新的监测数据不断调整和更新预测模型，提高预测的准确性和可靠性。

21、2、本发明中，利用大数据处理和分析的技术手段，能够处理复杂多变的监测数据，提取出潜在的地质灾害特征，为预测预警提供更全面和准确的信息，并实现自动化处理和智能化分析，减少对专业人员的依赖，降低操作难度，提高预测预警的效率。

技术特征：

1.基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，其特征在于，所述s1：利用传感器网络、卫星遥感、无人机技术获取地质灾害相关数据，利用各种地质监测传感器进行实时监测，获取地质信息数据，并对采集到的原始数据进行清洗和去噪，从原始数据中提取有意义的特征，对部分数据进行标注。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，其特征在于，所述s2：整合多种数据源，进行多维数据融合分析，同时从多个来源获取地质监测数据，对每种数据源进行独立的数据清洗和预处理，并从不同数据源中提取具有代表性和信息量大的特征，选择特征叠加的数据融合方法，将来自不同数据源的特征进行组合，将经过处理和融合的数据，整合成统一的数据集。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，其特征在于，所述s3：通过机器学习算法分析历史数据，构建地质灾害的预测模型，选择神经网络进行建模，使用已经清洗、处理好的数据对选定的模型进行训练，对模型的超参数进行调优，并利用交叉验证、混淆矩阵和roc曲线方法对模型进行评估，检验其在训练集和测试集上的表现。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，其特征在于，所述s4：通过神经网络模型自动学习地质灾害数据中的复杂关联性和特征，深度学习模型经常会使用激活函数及其导数来实现非线性映射和网络参数的优化，设计用于地质灾害监测的深度神经网络模型，使用relu作为激活函数，relu函数及其导数f(x)＝max(0,x)，relu导数，在使用激活函数时，计算每个f′(x)＝{1,if x＞0,otherwise}神经元的输出以及梯度，同时利用反向传播算法来更新模型参数，神经元的输入x＝2，权重w＝0.5，偏置b＝-1，则该神经元的输出为z＝wx+b＝0.5×2-1＝0，将输出值输入relu激活函数得到该神经元的激活输出a＝f(z)＝max(0,z)＝max(0,0)＝0，计算神经元的梯度深度学习模型应用激活函数relu及其导数，得到神经元的输出和梯度。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，其特征在于，所述s5：结合实时数据和预测模型，建立地质灾害实时监测与预警系统，利用数据挖掘和机器学习技术，发现数据中的模式和规律，通过设定预警阈值，当监测数据超过设定阈值或出现异常情况时，触发预警机制，并根据预警级别和风险评估结果。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，其特征在于，所述s6：结合人工智能技术，建立决策支持系统，设计智能化的决策支持系统，结合数据分析结果和预测模型，并通过实时的决策支持信息，制定灾害响应方案，设计直观、易用的用户界面，将预警信息、实时监测数据、决策支持结果以可视化形式展现，对优化后的预警决策支持系统进行验证和评估，所述s7：自动化和加速化应急响应流程，根据实时监测数据，检测到地质灾害可能发生，并发出相应的预警信号，并将应急响应系统与实时监测系统建立连接，实时监控地质灾害的变化和发展趋势。

8.根据权利要求1所述的基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，其特征在于，所述s8：通过引入在线学习和增量学习，利用随机梯度下降算法，通过线性回归模型设计一个用于地质灾害监测的线性回归模型，在实时更新模型参数时，利用随机梯度下降算法来最小化损失函数，随机梯度下降算法的更新规则其中，α是学习率，l是损失函数，训练数据(x_i,y_i)，模型预测输出为损失函数为均方误差利用随机梯度下降算法进行模型参数的更新，选择一个随机的样本(x_j,y_j)进行更新，更新规则计算模型的预测输出计算损失函数关于参数w和b的梯度更新模型参数利用随机梯度下降算法实现在线实时更新地质灾害监测预测预警模型的参数。

技术总结本发明涉及地震资料断层检测技术领域，且公开了基于人工智能地质灾害监测预测预警方法，包括：S1：利用传感器网络、卫星遥感、无人机技术获取地质灾害相关数据；S2：整合多种数据源，进行多维数据融合分析；S3：通过机器学习算法分析历史数据，构建地质灾害的预测模型；S4：通过神经网络模型自动学习地质灾害数据中的复杂关联性和特征；S5：结合实时数据和预测模型，建立地质灾害实时监测与预警系统；S6：结合人工智能技术，建立决策支持系统；S7：自动化和加速化应急响应流程；S8：通过引入在线学习和增量学习，具有较高的自适应能力，能够根据新的监测数据不断调整和更新预测模型，提高预测的准确性和可靠性。技术研发人员：王晓明,孟庆千,王琦,刘伟文,邵文娅,杨梓枫受保护的技术使用者：河北地质大学技术研发日：技术公布日：2024/7/4