公开(公告)号：CN105869100A

公开(公告)日：2016-08-17

申请号：CN201610282839.8

申请日：2016-04-29

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 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

IPC: G06Q50/26

CPC classification number: G06Q50/26

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN107146282B

公开(公告)日：2018-06-08

申请号：CN201710297188.4

申请日：2017-04-28

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 刘军旗 ,  林晨 ,  唐辉明 ,  吴冲龙 ,  刘刚 ,  胡新丽 ,  王亮清 ,  翁正平 ,  刘清秉 ,  欧阳春 ,  姚梦辉 ,  龚松林 ,  张卫 ,  曾雯 ,  杜鹃 ,  张抒 ,  封瑞雪

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种基于比溶蚀度的岩溶三维模型优化方法，包括以下步骤：1）收集岩溶系统相关实测数据，获得岩性分界面，以及岩性分界面两侧的边界截面；2）获取岩性分界面两边可溶性岩石的比溶蚀度，得到两者的比溶蚀度之比；3）将第一截面向岩性分界面同轴平移，获得靠近岩性分界面的第一截面的同轴平移截面；4）根据比溶蚀度之比对同轴平移截面进行放大及位置矫正，获得同轴平移截面的缩放截面；5）将缩放截面向岩性分界面同轴平移至岩性分界面另一侧，获得靠近岩性分界面的缩放截面的同轴平移截面；6）建模得到岩溶三维模型。本发明以岩性分界面两侧可溶性岩石的比溶蚀度为依据，修正平滑过渡的误差，提高岩溶三维模型的精度与合理性。

公开(公告)号：CN107146282A

公开(公告)日：2017-09-08

申请号：CN201710297188.4

申请日：2017-04-28

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 刘军旗 ,  林晨 ,  唐辉明 ,  吴冲龙 ,  刘刚 ,  胡新丽 ,  王亮清 ,  翁正平 ,  刘清秉 ,  欧阳春 ,  姚梦辉 ,  龚松林 ,  张卫 ,  曾雯 ,  杜鹃 ,  张抒 ,  封瑞雪

IPC: G06T17/05

CPC classification number: G06T17/05 ,  G06T2200/08

Abstract: 本发明公开了一种基于比溶蚀度的岩溶三维模型优化方法，包括以下步骤：1）收集岩溶系统相关实测数据，获得岩性分界面，以及岩性分界面两侧的边界截面；2）获取岩性分界面两边可溶性岩石的比溶蚀度，得到两者的比溶蚀度之比；3）将第一截面向岩性分界面同轴平移，获得靠近岩性分界面的第一截面的同轴平移截面；4）根据比溶蚀度之比对同轴平移截面进行放大及位置矫正，获得同轴平移截面的缩放截面；5）将缩放截面向岩性分界面同轴平移至岩性分界面另一侧，获得靠近岩性分界面的缩放截面的同轴平移截面；6）建模得到岩溶三维模型。本发明以岩性分界面两侧可溶性岩石的比溶蚀度为依据，修正平滑过渡的误差，提高岩溶三维模型的精度与合理性。

公开(公告)号：CN105869100B

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201610282839.8

申请日：2016-04-29

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 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

IPC: G06F19/00

Abstract: 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。