[發明專利]一種基于均值-標準差的加權馬爾可夫滑坡預警方法

有效

• 申請號: 201610674635.9
• 申請日: 2016-08-16
• 公開（公告）號: CN106327803B
• 公開（公告）日: 2018-06-19
• 發明（設計）人: 王珍;王東;曹蘭柱;王前領
• 申請（專利權）人: 遼寧工程技術大學
• 主分類號: G08B21/10
• 分類號: G08B21/10
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李在川

1.一種基于均值-標準差的加權馬爾可夫滑坡預警方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：布置滑坡監測點，針對每一個滑坡監測點，執行步驟2到步驟7；

步驟2：每日收集一次滑坡監測點位移速度，構成位移速度集合{x₁，x₂，…，x_i，…，x_n}，其中，x_i為第i日收集到的位移速度，i＝{1,2，…，n}；

步驟3：利用均值-標準差法確定位移速度集合中各位移速度所屬狀態，包括正常狀態或異常狀態，n個位移速度的狀態組成位移速度狀態序列；

步驟4：根據位移速度狀態序列，使用加權馬爾可夫鏈預測次日位移速度x_n+1所屬狀態，即位移速度次日預測狀態；

步驟5：進行滑坡預警判斷：當滿足位移速度前日狀態為異常狀態、位移速度當日狀態為異常狀態且位移速度次日預測狀態為異常狀態時，發出滑坡預警信號；

步驟6：判斷是否有新收集到的位移速度數據，有，則將第一日位移速度從位移速度集合中刪除，將第n+1日收集到的位移速度加入位移速度集合中，對新的位移速度集合重復步驟3到步驟5；否則，執行步驟7；

步驟7：對滑坡預警結果進行評價；

步驟3具體步驟為：

步驟3-1：計算位移速度的均值和標準差s：

步驟3-2：確定狀態劃分的分界點D：

其中，α為可變參數；

步驟3-3：計算位移速度的最大值max和最小值min；

步驟3-4：利用“D”“max”和“min”依次確定位移速度狀態：若位移速度在區間[min，D)內，則位移速度狀態為正常狀態，用“1”表示；若位移速度在區間[D，max]內，則位移速度狀態為異常狀態，用“2”表示；n個位移速度狀態組成位移速度狀態序列。

2.根據權利要求1所述的基于均值-標準差的加權馬爾可夫滑坡預警方法，其特征在于，步驟4具體步驟為：

步驟4-1：使用馬爾可夫鏈計算m階位移速度次日預測狀態的分布矩陣；

步驟4-1-1：根據位移速度狀態序列，統計不同步長的狀態轉移頻數矩陣q^(k)：

其中，k為步長，k＝{1,2，…，m}，m為階數，m≤5；q₁₁為位移速度狀態序列中從正常狀態間隔k-1個位移速度狀態轉移到下一個正常狀態的轉移次數；q₁₂為位移速度狀態序列中從正常狀態間隔k-1個位移速度狀態轉移到異常狀態的轉移次數；q₂₁為位移速度狀態序列中從異常狀態間隔k-1個位移速度狀態轉移到正常狀態的轉移次數；q₂₂為位移速度狀態序列中從異常狀態間隔k-1個位移速度狀態轉移到下一個異常狀態的轉移次數；

步驟4-1-2：根據狀態轉移頻數矩陣計算狀態轉移概率矩陣P^(k)：

其中，

步驟4-1-3：計算初始狀態概率向量

其中，

步驟4-1-4：計算m階位移速度次日預測狀態的分布矩陣B：

其中，

步驟4-2：使用加權馬爾可夫鏈計算m階位移速度次日預測狀態：

步驟4-2-1：計算位移速度的自相關系數r_k：

其中，為位移速度均值，x_t+k為第t+k日的位移速度，t＝[1，n-k]；

步驟4-2-2：計算不同步長權重w_k，構成m階權重向量w^m＝(w₁,w₂,…,w_k,…,w_m)，其中，

步驟4-2-3：計算m階位移速度次日預測狀態的概率分布向量C⁽ⁿ⁺¹⁾：

C⁽ⁿ⁺¹⁾＝(c₁,c₂,…,c_r)＝w^m*B

步驟4-2-4：將向量C⁽ⁿ⁺¹⁾中最大元素所在列對應的狀態作為m階加權馬爾可夫鏈預測的次日位移速度x_n+1所屬狀態，即位移速度次日預測狀態；

步驟4-3：重復步驟4-1到步驟4-2，計算m取不同值時各階位移速度次日預測狀態，如果各階位移速度次日預測狀態均為“異?！?，位移速度次日預測狀態為“異?！?；如果各階位移速度次日預測狀態不全為“異?！保灰扑俣却稳疹A測狀態為“正?！薄?/p>

3.根據權利要求1所述的基于均值-標準差的加權馬爾可夫滑坡預警方法，其特征在于，步驟7所述對滑坡預警結果進行評價的具體方法為：

步驟7-1：評價滑坡預警的及時性：滑坡預警及時性以滑坡發生前滑坡前應急準備時間內滑坡預警密集度衡量；滑坡預警密集度越接近1，滑坡預警的及時性越強；滑坡預警密集度為：在滑坡發生之前R天進行的R次滑坡預警判斷中，發出滑坡預警信號的次數為R^*，則滑坡之前R天內的滑坡預警密集度

步驟7-2：評價滑坡預警的抗干擾性：錯誤預警率越低，滑坡預警的抗干擾性越好；錯誤預警率為：如果在滑坡應急準備時間之前共做出M次滑坡預警判斷，其中有M^*次發出了滑坡預警信號，錯誤預警率為

步驟7-3：評價滑坡預警的可信度：滑坡預警的可信度由預測一致率決定，預測一致率越大，滑坡預警的可信度越好；預測一致率為：在滑坡發生前一共對位移速度狀態做Q次預測，其中Q^*次與實際位移速度狀態相符合，則預測一致率為