CN118761537B 露天煤矿边坡位移预测方法、计算设备及存储介质 （内蒙古高新科技控股有限责任公司）

司本说明书实施例提供露天煤矿边坡位移预初始位移量进行时空对齐和位移修正得到目标从至少两个维度分析周期项位移和目标位移影2获取至少两类位移数据和至少两类位移影响因子，根据所述将所述至少两类初始位移量进行时空对齐和位移修正得到目标位移量类位移影响因子进行时空对齐得到对应的至少两类目标位对所述目标位移量进行分解获得周期项位移，利用预测模型从至从所述第一类位移数据中提取第一监测点在至少两个时刻对应的从所述第二类位移数据中提取第二监测点在至少两个时刻对应的位置将所述第一类初始位移量和所述第二类初始位移量作为所根据空间坐标对至少两类所述初始位移量进行空间对齐得到至少两类第一中间位移根据时间戳对至少两类所述第一中间位移量进行时间对齐得到至少两类第二中间位对至少两类所述第二中间位移量通过卡尔曼滤波的方式进行位移根据空间坐标对所述至少两类位移影响因子进行空间对齐得到对应的至少两类第一根据时间戳对所述第一中间位移影响因子进行时间对齐得到对应的至少两类所述目3基于至少两个不同时刻对应的所述目标位移量，采用移动平均根据所述趋势项位移和所述目标位移量计算通过所述第二子预测模型对所述周期项位移与目标位移影响因子进行空间维度建模，通过所述第二子预测模型对所述周期项位移与目标位移影响因子进行时间维度建模，基于至少两个所述初始预测结果构建线性模型，将所述线性模根据所述目标权重参数和至少两个中间预测结果计算得到所述目标所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指行指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述露天煤矿边坡位移预测方法的步时实现权利要求1至7任意一项所述露天煤矿4[0003]现有的煤矿边坡位移监测方案往往使用单一手段，造成少两类位移影响因子进行时空对齐得到对应的至少两所述周期项位移和所述目标位移影响因子的映射关系，获得对应的至少两个初始预测结至少两个所述位置数据计算所述第一监测点对应5[0015]根据空间坐标对至少两类所述初始位移量进行空间对齐得到至少两类第一中间[0016]根据时间戳对至少两类所述第一中间位移量进行时间对齐得到至少两类第二中[0019]根据空间坐标对所述至少两类位移影响因子进行空间对齐得到对应的至少两类[0020]根据时间戳对所述第一中间位移影响因子进行时间对齐得到对应的至少两类所[0021]在本说明书的一个实施例中，所述对所述目标位移量进[0025]通过所述预测模型学习所述周期项位移与所述目标位移影响因子之间的线性关[0026]通过所述预测模型学习所述周期项位移与所述目标位移影响因子之间的非线性6少两类位移数据进行时空对齐和位移修正处理得到目标位移量，实现将多源位移数据融响因子的映射关系，能够捕获边坡监测点处的位移和影响因子在时间和空间上的依赖关[0040]图2是本说明书一个实施例提供的一种露天煤矿边坡位移预测方法的处理过程流[0041]图3是本说明书一个实施例提供的一种露天煤矿边坡位移预测装置的结构示意[0044]在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分示的数据等均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收7使其更适合于实时应用。例如，无人机遥感设备、北斗卫星设备以及合成孔径雷达设备（SyntheticAperture动传感器以及雨量传感器等，相应的能够获得的至少两类位移影响因子例如边坡内部变[0056]进一步的，所述至少两类位移数据至少包括第一类位移数据8[0059]在第一类位移数据为通过北斗卫星设备获取的待监测边坡的第一监测点对应的[0060]在第二类位移数据为通过合成孔径雷达设备获取的待监测边坡的第二监测点对[0061](x,y,)=(x-d,y-d)式（1）[0066]通过上述过程将监测区域内像素点的平均位移作为该监测区域对应的第二监测像数据对应的初始位移量，将多种源头的初始位移数据作为后续预测边坡位移的基础参对所述至少两类位移影响因子进行时空对齐得到对应的至少两类目标位移9坡的演化规律，Wx是过程噪声，表示状态模型的误差。对应的Kalman边坡间对齐得到对应的至少两类所述目标位移影影响因子之间的关系。与周期项位移进行处理，也可以是直接对所有的目标位移影响因子与周期项位移进行处[0098]S(t)=(t)+B(t)+y(t)式（8）s(t)为t时刻的煤矿边坡真实位移，p(t)为周期项位移，p(t)为趋势项位[0100]采用移动平均法计算趋势项位移，t时刻的煤矿边坡趋势项位移计算方式为式[0101]B(t)=[s(t)+s(t-1)+…+s(t-n+1)]/n,(t=n,模型学习周期项位移与目标位移影响因子的非线性时空特征，即利用CNN对周期项位移与[0117](f*g)(t)=Jf(r)g(t⃞t)dr式（12）h,=(f*g)(t)。[0119]利用GRU模型对周期项位移与目标位移影响因子进行时间维度的建模，汇聚不同时间点的时间特征,记第二初始预测结果为yog，其更新门和重置门公式为式（13）和式[0128]本说明书实施例通过预测模型从不同维度对于周期项位移和目标位移影响因子重参数和至少两个中间预测结果计算得到所述目a和p为待求取的权重参数。[0136]f=min(E(0(t)-y。)2)式（19）取待监测边坡下一时刻的目标预测结果s(t+t)，即：[0139]S(t+t)=aXysv+BXyag+B(t+t)式（20）其中,β(t+t)为下一时刻的趋势项位移。[0141]本说明书实施例通过融合多源位移监测数据与位移影响因子监测数据获取更加学习方法捕获影响因子与边坡位移的线性关系并捕获其时空关系，提高预测结果的准确[0142]下述结合附图2，以本说明书提供的露天煤矿边坡位移预测方法在露天煤矿边坡边坡雷达设备和北斗定位系统。至少两类位移影响因子通过位移影响因子监测组件获取，少两类位移影响因子进行时空对齐得到对应的至少两所述周期项位移和所述目标位移影响因子的映射关系，获得对应的至少两个初始预测结低单一源头数据的误差对计算结果的影响，通过将位移数据和位移影响因子进行时空对[0153]与上述方法实施例相对应，本说明书还提供了露天煤矿边坡位移预测装置实施[0155]数据处理模块304，被配置为将所述至少两类初始位移量进行时空对齐和位移修进行空间对齐得到对应的至少两类第一中间位移影行时间对齐得到对应的至少两类所述目标位移影[0170]趋势项位移计算子模块，被配置为基于至少两个不同时刻对应的所述目标位移[0172]可选的，所述至少两个预测结果至少包括第一初始预测结果和第二初始预测结[0182]上述为本实施例的一种露天煤矿边坡位移预测装置的示意性方案。需要说明的多个网络460通信。这些网络的示例包括公用交换电话网（PSTN，PublicSwitched备440可以包括有线或无线的任何类型的网络接口（例如，网络接口卡（NIC，networkLocalAreaNetwork）无线接口、全球微波互联接入（Wi_MAX，WorldwideInteroperabilityforMicrowaveAccess）接口、以太网接口、通用串行总线（USB，[0186]计算设备400可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计案未详细描述的细节内容，均可以参见上述露天煤矿边坡位移预测方法的技术方案的描[0189]本说明书一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指[0193]