[发明专利]一种基于大数据分析的地质灾害智能预警系统

说明书

本申请属于数据处理技术领域，提供了一种基于大数据分析的地质灾害智能预警系统包括：数据采集和存储模块、数据处理模块、预测模块和预警模块；其中，数据采集和存储模块用以获取并存储P波数据和历史崩塌数据；数据处理模块用以访问并处理P波数据和历史崩塌数据，包括数据预处理子模块、崩塌周期密度计算子模块、崩塌规模级别密度计算子模块、崩塌可预测系数计算子模块和平滑因子计算子模块；预测模块用以根据平滑因子对P波数据进行短期预测，然后根据P波短期预测数据计算获得预测崩塌规模级别；预警模块用以根据预测崩塌规模级别进行分级预警。本发明提供的系统获得的平滑因子更符合崩塌特征，进而提高了崩塌预测的准确度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据分析的地质灾害智能预警系统。

背景技术

地质灾害智能预警系统是一种基于现代信息技术和先进预测算法的综合性应用系统，能够在一定程度上实现对地质灾害的自动监测和实时预警。它通常是首先通过传感器采集得到地质数据，然后利用智能算法模型对地质数据进行处理，之后根据数据模型判断地质灾害的发生可能性，并提供预警和预测服务。

智能预警系统的实现需要依赖于多种现代信息技术和算法，例如物联网技术、大数据分析、机器学习、人工智能等，同时还需要结合现场的实际情况进行实时调整和优化。传统的地质灾害预警方法有基于传感器的预警方法和基于数学模型的预警方法，其中，基于传感器的预警方法是通过在地质灾害地区安装传感器、监测相关地质数据来进行地质灾害预警，具有实时性强、精度高的特点，但需要部署大量传感器，成本较高；基于数学模型的预警方法是通过对地质灾害数据建立模型进行分析，可以解决传感器覆盖范围有限的问题，但需要对模型进行不断的调试，且对数据的完整性和准确性要求较高。

因此，亟需一种地质灾害预警系统，实现对地质灾害的全面准确的预警。

发明内容

本申请提供了一种基于大数据分析的地质灾害智能预警系统，用以解决以上技术问题。

提供了一种基于大数据分析的地质灾害智能预警系统，所述系统包括：数据采集和存储模块、数据处理模块、预测模块和预警模块；其中：

所述数据采集和存储模块，用以获取并存储P波数据和历史崩塌数据，所述历史崩塌数据包括时间数据和崩塌规模级别数据；

所述数据处理模块，配置有地质灾害预警分析模型，用以访问并处理所述P波数据和所述历史崩塌数据，包括数据预处理子模块、崩塌周期密度计算子模块、崩塌规模级别密度计算子模块、崩塌可预测系数计算子模块和平滑因子计算子模块；

所述预测模块，用以根据平滑因子，使用指数移动平均法对所述P波数据进行短期预测，得到P波短期预测数据，然后根据所述P波短期预测数据，根据崩塌规模级别计算公式计算获得预测崩塌规模级别，并将所述预测崩塌规模级别发送到崩塌灾害预警模块；

所述预警模块，用以根据所述预测崩塌规模级别进行分级预警。

在本发明的一些实施例中，所述P波数据和所述历史崩塌数据存储在大规模分布式存储系统中，所述大规模分布式存储系统包括Hadoop，NoSQL或数据仓库。

在本发明的一些实施例中，所述数据预处理子模块，用以对所述P波数据和所述历史崩塌数据进行缺失值补充和对不同的时间序列数据进行序列对齐，所述序列对齐的方法为DTW算法，所述缺失值补充的方法包括均值填充、众数填充、最近邻插补。

在本发明的一些实施例中，所述崩塌周期密度计算子模块，配置崩塌周期密度计算模型，用以根据所述时间数据得到崩塌时间序列，对所述崩塌时间序列进行一阶差分并排序得到崩塌周期序列，根据所述崩塌周期序列计算获得崩塌周期密度，所述崩塌周期密度的计算方法为：

，

其中，表示崩塌周期密度，表示崩塌周期序列最大值，表示崩塌周期序列长度，表示崩塌周期序列中第 i个元素的值，表示崩塌周期序列的标准差。