(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111440041.9 (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 无锡途因思网络信息技 术有限公司 地址 214104 江苏省无锡市锡山区安 镇街 道山河路5 0号浙大网新9-10幢2 楼 (72)发明人 张一鸣　冯春　王雪雅　刘琦　 (74)专利代理 机构 北京国坤专利代理事务所 (普通合伙) 11491 代理人 王峰刚 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 16/23(2019.01)G06F 16/215(2019.01) G01B 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种利用位移监测鉴别边坡失稳致滑因子 的方法及系统 (57)摘要 本发明属于边坡失稳监测鉴别技术领域， 公 开了一种利用位移监测鉴别边坡失稳致滑因子 的方法及系统， 所述利用位移监测鉴别边坡失稳 致滑因子的系统包括： 边坡数据获取模块、 数据 预处理模块、 无线通信模块、 中央控制模块、 致滑 因子确定模块、 预测鉴别模型构建模块、 边坡失 稳分析模块、 数据云存储模块、 更新显示模块。 本 发明提供的利用位移监测鉴别边坡失稳致滑因 子的系统， 利用趋势位移统计参数作为边坡 稳定 性基准变量， 分析边坡稳定性的作用和致滑因 子， 准确有效， 对判定区域边坡的致滑因子重要 性具有极强的实用性， 对各致滑因子对边坡失稳 的贡献与影响程度分析具有极其重要的借鉴意 义。 权利要求书3页 说明书7页 附图4页 CN 114154843 A 2022.03.08 CN 114154843 A 1.一种利用位移监测鉴别边坡失稳致滑因子的系统， 其特征在于， 所述利用位移监测 鉴别边坡失稳致滑因子的系统包括： 边坡数据获取模块， 与中央控制模块连接， 用于通过数据获取设备获取待监测区域范 围内的待测试边坡样本数量和边坡要素 数据； 数据预处理模块， 与中央控制模块连接， 用于通过数据预处理程序对获取的待测试边 坡样本数量和边坡要素 数据进行归一 化处理， 获得待测边坡数据集， 包括： 对获取的待测试边坡样本数量和边坡要素数据进行数据解析， 得到统一的数据格式， 作为数据归一 化处理的基础数据流； 利用归一化处理算法对数据中的关键数据、 端口及协议相关数据进行特征提取并输出 数据特征； 根据数据 特征将重复数据进行合并去重处理， 将边坡样本数据中的异常来源数据规范 成标准的数据格式和内容， 实现数据的归一 化处理； 其中， 所述归一 化处理的公式为： 其中， x′i是第i条归一化处理后的数据， 数值在0～1之间； 是流特征数据的数值平均 值， S是样本的特征标准差， n是基础数据流的样数 量， xi表示第i条异常数据样本； 无线通信模块， 与中央控制模块连接， 用于通过无线通信装置将预处理后的待测边坡 数据集发送至中央处 理器和/或单片机； 中央控制模块， 与边坡数据获取模块、 数据预处理模块、 无线通信模块连接， 用于通过 中央处理器和/或单片 机协调控制所述利用位移 监测鉴别边坡失稳致滑因子的系统各个模 块的正常运行。 2.如权利要求1所述利用位移监测鉴别边坡失稳致滑 因子的系统， 其特征在于， 所述利 用位移监测鉴别边坡失稳致滑因子的系统， 还 包括： 致滑因子确定模块、 预测鉴别模型构建模块、 边坡失稳分析模块、 数据云存储模块、 更 新显示模块， 各模块与中央控制模块连接， 实现通过中央处理器和/或单片 机协调控制所述 利用位移监测鉴别边坡失稳致滑因子的系统各个模块的正常运行； 致滑因子确定模块， 与中央控制模块连接， 用于通过边坡因子确定程序确定待测边坡 失稳定量 致滑因子和定性 致滑因子； 预测鉴别模型构建模块， 与中央控制模块连接， 用于通过模型构建程序利用待测边坡 数据集构建边坡预测鉴别模型； 边坡失稳分析模块， 与中央控制模块连接， 用于通过边坡预测鉴别模型根据边坡致滑 因子进行边坡失稳的贡献与影响程度分析； 数据云存储模块， 与中央控制模块连接， 用于通过云数据库存储获取的待测试边坡样 本数量和边坡要素数据、 待测边坡数据集、 边坡致滑因子、 边坡预测鉴别模型以及边坡失稳 分析结果；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114154843 A 2更新显示模块， 与中央控制模块连接， 用于通过显示器对获取的待测试边坡样本数量 和边坡要 素数据、 待测边坡 数据集、 边坡致滑因子、 边坡预测鉴别模 型以及边坡失稳分析结 果的实时数据进行 更新显示。 3.如权利要求2所述利用位移监测鉴别边坡失稳致滑 因子的系统， 其特征在于， 致滑 因 子确定模块中， 所述通过边坡因子确定程序确定待测边坡失稳定量致滑因子和定性致滑因 子， 包括： (1)设置边坡位移监测点与位移基准监测点， 通过位移监测基桩点和边坡位移变形监 测点共同形成边坡位移监测控制网； (2)安装边坡位移监测设备与位移监测， 设定时间间隔对各监测点的位移同时监测， 并 分别计算每 个监测点的位移监测均值； (3)基于位移监测均值， 根据边坡稳定性要素和致滑因子的基本构成， 确定边坡失稳定 量致滑因子和定性 致滑因子 。 4.如权利要求3所述利用位移监测鉴别边坡失稳致滑 因子的系统， 其特征在于， 所述定 量致滑因子是指可以定量测试的致滑因子， 所述定性致滑因子是不可量化或不易量化的致 滑因子。 5.如权利要求2所述利用位移监测鉴别边坡失稳致滑 因子的系统， 其特征在于， 预测鉴 别模型构建模块中， 所述通过模型构建程序利用待测 边坡数据集构建边坡预测鉴别模型， 包括： (1)根据数量化理论基本原理， 建立边坡基准变量与各定性影响变量取值所遵从的线 性模型； (2)利用最小二乘原理确定线性模型的系数最小二乘估计值， 进而建立边坡失稳致滑 因子相关性测试 方程； (3)利用待测边坡数据集， 根据边坡失稳致滑因子相关性测试方程构建边坡预测鉴别 模型。 6.如权利要求5所述利用位移监测鉴别边坡失稳致滑 因子的系统， 其特征在于， 所述边 坡预测鉴别模型为： 其中， n是数据组数量， Zi是边坡失稳基准变量在第i个样本中的测定值， 对边坡失稳致 滑因子相关性预测方程的测试精度计算， 是实际位移平均值， zi是实际位移值， 是预测 方程计算 位移值， R是判定预测方程相关性的系数。 7.如权利要求6所述利用位移监测鉴别边坡失稳致滑 因子的系统， 其特征在于， 所述判 定预测方程相关性的系数R的获取， 包括： 根据每个致滑因子单独对基准变量的贡献， 从众多因子中分辨出主导因子、 次要因子 及不显著因子， 并根据相关矩阵R0计算各因子变量的偏相关系数。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114154843 A 3