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[发明专利]一种滑坡灾害空间分布特征的分析方法及系统-CN202111219293.9有效
发明人： 樊鑫月;罗杰;林潇坤;刘斌;邢舒雯;杨晶晶;张雪琦;冯婷婷 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06Q50/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种滑坡灾害空间分布特征的分析方法、系统、电子设备以及存储介质，属于滑坡灾害分析技术领域。本发明综合考虑滑坡灾害空间位置因素，采用KDE法刻画出滑坡灾害的空间聚集效应，并通过DBN算法，构建基于KDE—DBN的滑坡灾害空间量化模型，得到滑坡敏感性图，进而为滑坡灾害的监控预防和风险评价提供有力信息。本发明解决了现有技术中研究灾害发育特征时，未考虑滑坡灾害的空间聚集程度的问题。
一种滑坡灾害空间分布特征分析方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的薄储层空间分布预测方法-CN202211648358.6在审
发明人：潘科;韩素月;何祖栎;夏鑫宇;周仲礼;刘斌;胡先莉;樊鑫月 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的薄储层空间分布预测方法，涉及油气勘探技术领域，包括以下步骤：获取多种地层数据；进行相关性分析得到多种优选参数；采用GA算法对DBN模型中的激活函数、隐藏层数和神经元个数进行确定，构建GA‑DBN薄储层预测模型；GA‑DBN模型的输入层包括与多种优选参数对应的多个节点，输出层包括与储层类型对应的多个节点；将多种优选参数输入至GA‑DBN薄储层预测模型，得到储层类型，根据多个储层类型对区域薄储层进行纵向预测。本发明利用GA‑DBN模型所得的预测效果相比于传统方法有显著的提升，根据预测结果生成的井柱状图与实际储层分布吻合，能较好的反映上、下储层各自的薄储层分布特征。
一种基于深度学习薄储层空间分布预测方法

[发明专利]一种滑坡地质灾害的空间预测方法、装置和计算机设备-CN202110853026.0有效
发明人：韩素月;周仲礼;刘斌;胡先莉;樊鑫月 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种滑坡地质灾害的空间预测方法，包括：获取滑坡地质灾害的影响因子；将影响因子输入基于KDE‑LR的滑坡灾害空间量化模型中，获得滑坡地质灾害的空间预测结果；采用核密度估计法KDE，结合空间位置和滑坡灾害数量，确定滑坡地质灾害的空间效应；其中，所述空间效应为滑坡地质灾害评价中的多分类因变量；采用多分类逻辑回归法LR，将影响因子作为自变量，将空间效应作为因变量，构建基于KDE‑LR的滑坡灾害空间量化模型。采用逻辑回归方法，并将滑坡灾害的空间效应作为因变量(多分类)，从滑坡地质灾害自身内在所蕴含的特征来探究其空间分布的特征，进而对地震重灾区的滑坡地质灾害进行空间量化建模研究，实现了准确预测。
一种滑坡地质灾害空间预测方法装置计算机设备