专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种在蠕动变形滑坡体内施工抗滑桩的方法-CN202010882663.6在审
  • 孙志远;郭洪涛;欧华;肖吉勇;张鹏 - 中铁四局集团有限公司
  • 2020-08-28 - 2020-12-04 - E02D17/20
  • 本发明公开了一种在蠕动变形滑坡体内施工抗滑桩的方法,步骤如下:在滑坡体的中上部布设土体测斜管,以适时检测滑坡体状态;在滑坡体坡脚处施工坡脚抗滑桩对滑坡体进行加固;在滑坡体的中部施工预应力锚索和锚索框架梁;在隧道中夹岩位置依次施工多个滑坡体内抗滑桩,多个滑坡体内抗滑桩采用隔孔跳挖、桩孔错开的施工原则进行施工,同批桩孔的开挖深度不能再同一平面,每个桩孔开挖深度错开一定距离,以降低二次滑坡的风险;滑坡体内抗滑桩内设置有混凝土应变仪、压力盒监测报警器等监测装置,通过监测装置能对滑坡体的地表以及内部同时进行监测,能够适时获取滑坡体的状态,为施工提供可靠的信息参数,确保施工安全性。
  • 一种蠕动变形滑坡体内施工抗滑桩方法
  • [发明专利]一种滑坡的预测方法、装置、设备和存储介质-CN202011063214.5在审
  • 沈小珍;商琪;郑增荣;程京凯;江子君;宋杰;胡辉 - 杭州鲁尔物联科技有限公司
  • 2020-09-30 - 2021-01-08 - G06Q10/04
  • 本发明实施例公开了一种滑坡的预测方法、装置、设备和存储介质,获取目标区域的滑坡信息,基于滑坡信息确定目标区域的每个栅格的目标尺寸,以根据实际的滑坡信息确定栅格的目标尺寸,进而使滑坡影响因子在目标尺寸下表征效果最好,在目标尺寸下,基于各个栅格的设定时间段内每天的滑坡影响因子进行滑坡预测,提高了数据的精度,以天为单位进行预测,充分考虑了动态因子的时序信息,提高了预测精度;通过设置两个预设模型,分两阶段进行滑坡预测,第一阶段预测当前天发生滑坡的概率是否大于设定值,若是,则进行第二阶段滑坡预测,以当前天的数据为基准进行具体栅格的滑坡发生概率,大幅度降低了计算资源的浪费,提高了滑坡预测的效率。
  • 一种滑坡预测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于单一滑坡数据的滑坡敏感度测量方法-CN200910096684.9有效
  • 李长江;麻土华 - 浙江省国土资源厅信息中心
  • 2009-03-13 - 2009-08-12 - G01V1/00
  • 一种基于单一滑坡数据的滑坡敏感度测量方法,包括以下步骤:1)利用一批带地理或测量坐标参数的滑坡数据建立滑坡的空间分布函数,并编制滑坡分布图;2)把滑坡视为空间上的一个点集,将整个工作区域划分成尺度为r的若干几何单元进行统计,采用数盒子法建立滑坡的空间丛集分布关系,当几何单元的大小变化时,将含有滑坡的格子数N(r)与几何单元尺度r投在双对数坐标图上,通过对数据点拟合得到的直线的斜率;3)计算几何单元尺度为ri时含有滑坡的格子数占不同尺度几何单元下含滑坡格子总数的百分比;4)利用GIS的缓冲区功能,确定滑坡易发程度分区界限值,确定滑坡敏感度。
  • 基于单一滑坡数据敏感度测量方法
  • [发明专利]基于SVM-RF模型的降雨型滑坡预警方法-CN202211301965.5有效
  • 闫冬梅;宋文升;闫军;陆亚洋;王晓巍 - 中国科学院空天信息创新研究院
  • 2022-10-24 - 2023-07-14 - G06F30/20
  • 本发明实施例公开了一种基于SVM‑RF模型的降雨型滑坡预警方法。所述滑坡预警方法在进行滑坡易发性等级评价时,选取了多源数据作为输入特征,有多个地形因子、植被因子、建筑物因子以及土壤因子,同时利用SVM模型的分类结果重新选取更加典型的非滑坡点,使得输入RF模型的先验数据集更加合理,提高了滑坡易发性评价的客观性和准确性;再次,本发明在构建了降雨诱发滑坡时间概率模型(EI‑D模型)后,叠加了滑坡易发性评价结果,综合考虑了降雨以及其他引起滑坡的因素对于某个区域是否会发生滑坡的影响。相比于传统仅考虑降雨数据对降雨型滑坡的预测预警,本发明提供的方法精度更高,且可解释性更强。能够提高滑坡易发性评价的客观性和准确性,以及提高仅依据历史降雨数据的滑坡预警方法的准确性。
  • 基于svmrf模型降雨滑坡预警方法

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