摘要: 边坡滑坡作为一种突发性、高破坏性的地质灾害,严重威胁着人类社会的生产生活安全。由于单一传感器对多因素耦合效应的识别能力不足,使得滑坡预警的全面性和准确性受到限制,因此本文提出了一种基于BP神经网络的多传感器融合预警模型。借助于BP神经网络非线性特征提取能力,分别对倾斜仪、GNSS位移传感器和雨量传感器的数据进行合理训练与预测,综合3种传感器归一化的预测数据,利用加权评分的方式融合多传感器预测结果,完成滑坡风险的最终评分,建设高效、准确的监测系统。该预警系统在某输油管道附近的边坡被成功应用并取得较好效果,具有较高的推广价值。
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