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申请/专利权人：成都大学
摘要：本发明涉及数据分析技术领域，尤其提供一种基于人工智能的边坡失稳预测方法及系统。该方法通过深入分析过往边坡地质勘探数据，能够精确捕捉边坡地区的失稳隐患趋势，为后续的边坡稳定性预测提供了坚实的数据基础。同时，该方法结合架构演变描述信息流，能够实时监控并反映出目标边坡地区的结构状态变化，通过捕捉结构状态更新向量之间的细微差异，进一步优化了空间结构关系的点云数据。这不仅提高了对边坡结构变化的敏感度，也大大增强了边坡稳定性预测的精确度。最终，该方法基于优化后的空间结构关系点云流和过往地质勘探数据，能够生成更为可靠的边坡失稳判别观点，为预防边坡灾害提供了强有力的技术支持。
主权项：1.一种基于人工智能的边坡失稳预测方法，其特征在于，应用于边坡失稳预测系统，所述方法包括：获取过往边坡地质勘探数据和架构演变描述信息流，所述过往边坡地质勘探数据包括过往边坡地区的失稳隐患趋势向量，所述架构演变描述信息流包括若干个携带时序标签的架构演变描述信息，所述架构演变描述信息用于指示待预测目标边坡地区的结构状态更新向量；基于所述过往边坡地质勘探数据，确定所述过往边坡地区的空间结构关系点云；基于所述架构演变描述信息流，确定异常结构关系跳变权重流，所述异常结构关系跳变权重流用于捕捉若干个所述架构演变描述信息指示的结构状态更新向量之间的区别；通过所述异常结构关系跳变权重流优化所述过往边坡地区的空间结构关系点云，得到空间结构优化关系点云流；基于所述空间结构优化关系点云流和所述过往边坡地质勘探数据，生成边坡失稳判别观点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都大学 基于人工智能的边坡失稳预测方法及系统
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