[发明专利]一种基于GNSS的边坡监测预警方法

权利要求书

1.一种基于GNSS的边坡监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：针对历史监测数据，使用双指数平滑法，每次基于时间序列前c个监测值估计c个监测值后一时刻的预测值；并将所有预测值作为训练数据，同时计算训练数据误差的平均值和标准差；

步骤S2：针对当前监测数据，使用双指数平滑法，基于过去的c个监测值估计当前时刻的预测值，计算当前时刻的预测值与当前时刻的监测值之间的误差，将该误差与步骤S1中训练数据误差的平均值和标准差进行比较，判断当前时刻的监测值是否为异常值，并建立特征值序列；

步骤S3：根据特征值序列计算异常值当前的预警指数；

步骤S4：根据预警指数，确定预警等级；

所述步骤S2中建立特征值序列具体是：若当前时刻的监测值为异常值，则在对应特征值序列中插入的数值为当前时刻的误差；否则插入0；

所述步骤S3中，若特征值序列中第m项对应为异常值，则取当前特征值序列的前m项值计算预警指数，使用幂律分布函数计算当前的预警指数，

其中，e是自然常数，γ是一个大于0的实数，d_k是特征值序列第k项的值，t_k是监测值k和监测值m之间的时间差。

2.根据权利要求1所述的基于GNSS的边坡监测预警方法，其特征在于，所述步骤S1中每次基于时间序列前c个监测值估计c个监测值后一时刻的预测值以及步骤S2中基于过去的c个监测值估计当前时刻的预测值，均根据公式1)-公式3)进行递归计算：

s_i＝α·x_i+(1-α)·(s_i-1+τ_i-1)       式1)，

τ_i＝β·(s_i-s_i-1)+(1-β)·τ_i-1     式2)，

其中，x_i是i时刻的监测值，s_i是i时刻的水平，s_i-1是i-1时刻的水平，τ_i是i时刻的趋势，τ_i-1是i-1时刻的趋势，是i+1时刻的预测值，α是水平平滑常数，β是趋势平滑常数。

3.根据权利要求2所述的基于GNSS的边坡监测预警方法，其特征在于，所述步骤S1中训练数据误差的平均值和标准差根据式4)和式5)计算：

其中，是训练数据中的第j个预测值，x_j是第j个预测值对应的监测值，n是训练数据的总个数，E是训练数据误差的平均值，σ是训练数据误差的标准差。

4.根据权利要求3所述的基于GNSS的边坡监测预警方法，其特征在于，所述步骤S2中，若满足式6)中的两个条件之一，则标记当前时刻的监测值为异常值，

其中，r是正整数，取值范围为[2,3]；E是训练数据误差的平均值，σ是训练数据误差的标准差。

5.根据权利要求1所述的基于GNSS的边坡监测预警方法，其特征在于，所述步骤S4中，如果当前预警指数f≥f₀，则发布黄色预警；

如果当前预警指数f≥f₁，则发布橙色预警；

如果当前预警指数f≥f₂，发布红色预警；

其中，f₀为黄色预警阈值，f₁为橙色预警阈值，f₂为红色预警阈值。