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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明涉及滑坡阈值确定方法，具体的公开了一种基于加速点动态识别的滑坡阈值确定方法，包括：在具有执行程序的处理器中设置边坡变形模型作为基础模型，其中，所述处理器根据基础模型中的识别函数来设定执行程序的执行逻辑，将滑坡位移数据输入至识别函数集并按照设定的运算控制逻辑进行迭代运算，得到运算结果；将得到的运算结果输入至分析模块中进行分析，形成多个资源数据集；根据得到的多个资源数据集来确定识别函数集对应的置信区间，通过所述置信区间对基础模型的预测取值进行限定，同时以多个资源数据集更新基础模型进行迭代训练原始的资源数据，从而对所述基础模型进行优化得到加速点动态识别模型。
主权项：1.基于加速点动态识别的滑坡阈值确定方法，其特征在于，包括：在具有执行程序的处理器中设置边坡变形模型作为基础模型，其中，所述处理器根据基础模型中的识别函数来设定执行程序的执行逻辑，所述执行逻辑至少包含运算控制逻辑以及数据加载逻辑；以滑坡位移数据的采集时间作为参照轴，通过数据加载逻辑依次加载滑坡位移数据，并将滑坡位移数据输入至识别函数集并按照设定的运算控制逻辑进行迭代运算，得到运算结果；将得到的运算结果输入至分析模块中进行分析，以判断所述运算结果是否具有对应时间段的滑坡变形所具有的滑坡特征，并按照所述滑坡特征对运算结果进行分类并存储，形成多个资源数据集；根据得到的多个资源数据集来确定识别函数集对应的置信区间，通过所述置信区间对基础模型的预测取值进行限定，同时以多个资源数据集更新基础模型进行迭代训练原始的资源数据，从而对所述基础模型进行优化得到加速点动态识别模型；通过所述加速点动态识别模型来对滑坡阈值进行推定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 基于加速点动态识别的滑坡阈值确定方法
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