本文選題：地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測　切入點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法　出處：《西安工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：地質(zhì)災(zāi)害的有救監(jiān)測和預(yù)測預(yù)警關(guān)系著人民群眾的生命與財(cái)富安全,監(jiān)測數(shù)據(jù)的及時(shí)獲取、災(zāi)害信息的準(zhǔn)確預(yù)警已經(jīng)變得至關(guān)重要,傳統(tǒng)手工監(jiān)測預(yù)警不具備數(shù)據(jù)監(jiān)測的實(shí)時(shí)性與災(zāi)害預(yù)警的準(zhǔn)確性。本文以影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的因素以及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警型為研究對象.提出了基于C#開發(fā)平臺(tái)的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。本文首先完成了地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測關(guān)于形成條件、影響因素及監(jiān)測內(nèi)容的可行性分析,詳細(xì)介紹了監(jiān)測預(yù)警相關(guān)核心算法與應(yīng)用模型。其次,文章著重研究了運(yùn)用RTU設(shè)備(傳感器)采集災(zāi)害現(xiàn)場數(shù)據(jù)傳至地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行解析并分析結(jié)果,以及實(shí)時(shí)傳遞展現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害現(xiàn)場的信息,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)創(chuàng)新形成地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測系統(tǒng)預(yù)警模型,該模型支持災(zāi)害實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)的模擬實(shí)驗(yàn),能夠在數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中快速找到最優(yōu)解,并且通過大量的采集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的模擬訓(xùn)練學(xué)習(xí)以此來驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的預(yù)測模型的效率。最后,不僅可以解決地質(zhì)災(zāi)害的漏報(bào)情況還可以使監(jiān)測點(diǎn)產(chǎn)生的誤報(bào)倍息得到解決,對于各個(gè)災(zāi)害點(diǎn)在未來某個(gè)時(shí)段是否發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害做出預(yù)測。系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì),在經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)與測試分析后,驗(yàn)證了該系統(tǒng)的適用性和有效性。經(jīng)由西安捷達(dá)測控有限公司對該監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)實(shí)用化改進(jìn)與應(yīng)用,更加證實(shí)了系統(tǒng)對于災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警的可觀效益,完完整整的實(shí)現(xiàn)了對地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測以及對某個(gè)監(jiān)測點(diǎn)在未來發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害做出準(zhǔn)確預(yù)測,這是傳統(tǒng)人工進(jìn)行群測群防時(shí)的不足。
[Abstract]:The safety of people's lives and wealth is closely related to the rescue monitoring and early warning of geological disasters. With the timely acquisition of monitoring data, the accurate early warning of disaster information has become very important. The traditional manual monitoring and early warning does not have the real-time performance of data monitoring and the accuracy of disaster early warning. This paper takes the factors affecting the occurrence of geological hazards and the monitoring and warning type of geological hazards as the research object, and puts forward a development platform based on C #. In this paper, the formation conditions of geological hazard monitoring are first completed. The influencing factors and the feasibility of monitoring contents are analyzed, and the core algorithms and application models of monitoring and early warning are introduced in detail. Secondly, This paper focuses on the application of RTU equipment (sensors) to collect disaster field data to analyze and analyze the results of geological hazard monitoring and warning system, and to transmit the information of geological hazard field in real time. Based on the improvement and innovation of neural network algorithm, the early warning model of geological hazard monitoring system is formed. The model supports the simulation experiment of the actual monitoring data of disasters, and can quickly find the optimal solution in the process of data training. And through a large number of collected sample data for the corresponding simulation training learning to verify the efficiency of the designed prediction model. Finally, It can not only solve the failure to report geological hazards, but also solve the misinformation of monitoring points, and predict whether geological disasters will occur at some time in the future. The systematic analysis and design, After a large number of experiments and tests, the applicability and effectiveness of the system are verified. The practical improvement and application of the system are carried out through Xi'an Jetta Measurement and Control Co., Ltd. It also confirms the considerable benefit of the system for disaster monitoring and early warning, realizes the real-time monitoring of the data collected from the geological hazard monitoring points and makes an accurate prediction of the geological hazards in the future at a certain monitoring point. This is the deficiency of the traditional manual group detection and prevention.
【學(xué)位授予單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.52;TP274

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本文編號(hào)：1618635