本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜事件處理在滑坡監(jiān)測傳感器數(shù)據(jù)集成研究中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國因其復(fù)雜的地理地形和氣候環(huán)境條件,地質(zhì)災(zāi)害所帶來的損失慘重,而滑坡在我國地質(zhì)災(zāi)害中所占的比例已超過一半,其中降雨誘發(fā)的滑坡又占滑坡總數(shù)的90%,平均每年因滑坡災(zāi)害造成的死亡人數(shù)多達(dá)數(shù)千人,財產(chǎn)損失高達(dá)上百億,因此在一個經(jīng)常受到自然災(zāi)害影響的區(qū)域,環(huán)境監(jiān)測作為一個關(guān)鍵性工作,它可以確保公眾安全,建立連續(xù)的信息服務(wù)機(jī)制,以及為空間決策支持系統(tǒng)提供輸入。針對上述研究目的,為改變國內(nèi)外對降雨型滑坡研究主要集中在統(tǒng)計學(xué)預(yù)測和機(jī)理分析這兩個傳統(tǒng)角度的特點,本文創(chuàng)新性地提出從事件驅(qū)動的角度,通過大量的文獻(xiàn)查閱,梳理出降雨型滑坡的幾大地學(xué)事件,并選取3個典型的模型作為事件特征抽取的依據(jù),使用統(tǒng)計學(xué)方法、GIS技術(shù)、物理學(xué)理論以及圖像處理手段等明確不同模型的適用條件和閾值范圍,從而建立出地學(xué)事件與觀測數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。采用CEP復(fù)雜事件處理作為關(guān)鍵技術(shù),從海量動態(tài)傳感器數(shù)據(jù)流中,抽象出需求信息,用于檢測滑坡中的異常行為或行為模式。采用JAVA語言開發(fā),以開源事件引擎Esper為技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展,利用EQL (Event Query Language)語言作為事件元數(shù)據(jù)的輸入,通過規(guī)則引擎和數(shù)據(jù)模型,找到復(fù)合事件,并觸發(fā)事件發(fā)派和行動模塊。通過校園內(nèi)搭建的降雨型滑坡模擬實驗場地進(jìn)行模擬實驗,驗證事件探測算法的穩(wěn)定性和適用性。最終實驗結(jié)果表明,本文提出的基于事件驅(qū)動的角度對傳感器數(shù)據(jù)與滑坡事件進(jìn)行關(guān)聯(lián)的規(guī)則得到有效驗證,預(yù)測出的降雨型滑坡幾個不同階段也基本符合實際情況,因此本文的研究方法可以為基于事件驅(qū)動角度進(jìn)行降雨型滑坡監(jiān)測提供原型。
【關(guān)鍵詞】：滑坡監(jiān)測 地學(xué)傳感器網(wǎng)絡(luò) 事件梳理 特征提取 復(fù)雜事件處理
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P642.22;TP212
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 引言13-22
• 1.1 選題依據(jù)及研究意義13-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢14-19
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-18
• 1.2.2 發(fā)展趨勢18-19
• 1.3 研究內(nèi)容及技術(shù)路線19-21
• 1.4 論文創(chuàng)新性21-22
• 第二章 降雨型滑坡地學(xué)事件梳理22-32
• 2.1 滑坡的概念22-23
• 2.1.1 滑坡的定義22
• 2.1.2 滑坡分類22-23
• 2.2 滑坡的誘發(fā)因素、地質(zhì)條件、發(fā)育階段特征以及形成機(jī)制23-24
• 2.2.1 誘發(fā)因素、地質(zhì)條件和發(fā)育階段23-24
• 2.2.2 降雨型滑坡的形成機(jī)制24
• 2.3 事件的概念及事件關(guān)系分類24-26
• 2.3.1 事件的概念及事件關(guān)系分類24-25
• 2.3.2 事件抽象對后續(xù)工作的意義25-26
• 2.4 早期降雨事件梳理26-27
• 2.5 中期降雨入滲事件梳理27-29
• 2.6 中后期形變事件梳理29-30
• 2.7 本章小結(jié)30-32
• 第三章 地學(xué)事件與觀測數(shù)據(jù)語義關(guān)聯(lián)規(guī)則建立32-45
• 3.1 從降雨經(jīng)驗?zāi)Ｐ椭刑崛￡P(guān)聯(lián)規(guī)則32-36
• 3.1.1 對降雨經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷亩ㄐ苑治?/span>32-33
• 3.1.2 降雨經(jīng)驗?zāi)Ｐ椭虚撝档拇_定方法33-35
• 3.1.3 降雨經(jīng)驗?zāi)Ｐ拖麻撝登�中的參數(shù)估計35-36
• 3.2 從土水特征曲線中提取關(guān)聯(lián)規(guī)則36-38
• 3.3 從形變模型中提取關(guān)聯(lián)規(guī)則38-43
• 3.3.1 齋藤模型理論和適用條件38-41
• 3.3.2 利用圖像處理手段判斷臨滑狀態(tài)41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第四章 基于復(fù)雜事件處理框架的事件形式化表達(dá)45-53
• 4.1 復(fù)雜事件處理和esper框架概述45-51
• 4.1.1 復(fù)雜事件處理的原理和具體步驟45-46
• 4.1.2 復(fù)雜事件處理的適用范圍和優(yōu)勢46-47
• 4.1.3 esper框架概述47-50
• 4.1.4 結(jié)合降雨型滑坡的復(fù)雜事件處理步驟50-51
• 4.2 利用EPL進(jìn)行地學(xué)事件表達(dá)51-52
• 4.3 本章小結(jié)52-53
• 第五章 方法驗證53-66
• 5.1 數(shù)據(jù)來源和實驗原理53-55
• 5.2 實驗數(shù)據(jù)分析55-65
• 5.2.1 根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的實驗的關(guān)聯(lián)規(guī)則及閾值確定55-59
• 5.2.2 實驗結(jié)束數(shù)據(jù)驗證59-65
• 5.3 本章小結(jié)65-66
• 第六章 總結(jié)和展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 致謝71

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：324779