(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110641538.0 (22)申请日 2021.06.09 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113536659 A (43)申请公布日 2021.10.2 2 (73)专利权人 上海交通大 学 地址 200240 上海市闵行区东川路80 0号 (72)发明人 车爱兰　吴雨晨　周晗旭　 (74)专利代理 机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 312 25 专利代理师 宣慧兰 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 20/00(2019.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06F 119/14(2020.01) (56)对比文件 CN 112767219 A,2021.0 5.07 CN 112613096 A,2021.04.0 6 审查员 宋佳璇 (54)发明名称 一种震后道路受灾区域快速预测方法、 系统 及存储介质 (57)摘要 本发明涉及一种震后道路受灾区域快速预 测方法、 系统及存储介质， 方法包括： 将研究区域 划分为多个斜坡 单元； 基于历史地震滑坡分布数 据得到由滑坡 单元和非滑坡单元构成的训练集； 基于训练集训练得到滑坡概率评估模 型； 使用滑 坡概率评估模 型进行滑坡概率评估， 得到危险单 元； 使用物理力学模型确定各个危险单元的滑坡 范围， 得到震后道路的受灾区域预测结果。 与现 有技术相比， 本发明先使用机器学习方法训练滑 坡概率评估模型， 得到滑坡概率较大的危险单 元， 再使用力学模型对危险单元进行研究， 实现 对震后研究区域内道路受滑坡影 响的快速评估、 道路受灾情况的准确空间定位， 能够进行广域空 间的快速评估， 为地震应急救援措施的制定提供 参考。 权利要求书2页 说明书6页 附图7页 CN 113536659 B 2022.11.04 CN 113536659 B 1.一种震后道路受灾区域快速预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 获取研究区域以及当前地震参数， 根据研究区域高程将研究区域划分为多个斜坡 单元， 得到各个斜坡单元所对应的地震滑坡因子数据， 获取研究区域的历史地震滑坡分布 数据； S2、 根据历史地震滑坡分布数据找到研究区域中的滑坡单元， 在研究区域中随机选择 多个非滑坡单 元， 滑坡单 元和非滑坡单 元构成训练集； S3、 使用机器学习方法基于训练集进行模型训练， 得到以地震滑坡因子数据为输入、 滑 坡概率为输出的滑坡概 率评估模型； S4、 使用滑坡概率评估模型对所有的斜坡单元进行滑坡概率评估， 将滑坡概率大于预 设置的概 率阈值的斜坡单 元记为危险单元； S5、 基于能量守恒原理建立计算滑坡滑距 的物理力学模型， 使用物理力学模型计算各 个危险单 元的滑距， 基于危险单 元的滑距和坡向确定危险单 元的滑坡范围； S6、 基于研究区域的道路分布和危险单元的滑坡范围得到震后道路的受灾区域预测结 果。 2.根据权利要求1所述的一种 震后道路受灾 区域快速预测方法， 其特征在于， 所述地震 滑坡因子数据包括： 高程、 坡度、 坡向、 剖面曲率、 平 面曲率、 地层岩性、 断层距、 河流距、 植被 覆盖指数、 地震动峰值加速度、 地震动峰值速度和震中距， 其中地震动峰值加速度、 地震动 峰值速度和震中距是根据当前地震参数确定的。 3.根据权利要求1所述的一种 震后道路受灾 区域快速预测方法， 其特征在于， 步骤S1中 的斜坡单 元是利用水文分析 方法、 通过高程计算汇流并划分流 域边界得到的。 4.根据权利要求1所述的一种 震后道路受灾 区域快速预测方法， 其特征在于， 步骤S1中 将研究区域的历史地震中与当前地震参数最接近的地震的滑坡分布数据作为历史地震滑 坡分布数据。 5.根据权利要求1所述的一种震后道路受灾区域快速预测方法， 其特征在于， 步骤S3 中， 使用的机器学习方法是四层 BP神经网络模型， 网络结构为12 ‑10‑15‑1。 6.根据权利要求1所述的一种 震后道路受灾 区域快速预测方法， 其特征在于， 预设置的 概率阈值为60％。 7.根据权利要求1所述的一种 震后道路受灾 区域快速预测方法， 其特征在于， 步骤S5 中 使用物理力学模型计算 危险单元的滑距具体为： ‑δEp+EEQ＝EDP 上式中， δEp表示滑体势 能， EEQ表示滑体获得 的地震能， EDP表示滑体在滑动过程中耗散 的能量， δEp的计算公式如下： ‑δEp＝β mgδr 其中， β 表示危险单元的边坡坡度， m表示滑动土体的质量， g表示重力加速度， δr表示待 计算的滑 距； EDP的计算公式如下： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113536659 B 2其中， μ表示摩擦系数， 综上 得到滑距 δr的计算公式如下： 其中， 滑体获得的地震能EEQ的计算公式如下： 上式中， α表示上层土体与基岩的阻抗比， A表示危险单元的面积， R表示危险单元至震 源的距离， M表示当前地震参数对应的里氏震 级。 8.根据权利要求1所述的一种 震后道路受灾 区域快速预测方法， 其特征在于， 步骤S6具 体为： 基于危险单元 的滑坡范围得到研究区域的斜坡滑动范围预测图， 将研究区域的道路 分布图和斜坡滑动范围预测图整合至同一张图上， 得到震后道路的受灾区域预测结果。 9.一种震后道路受灾区域快速预测系统， 其特征在于， 基于如权利要求1 ‑8中任一所述 的震后道路受灾区域快速预测方法， 包括： 样本学习模块(M1)， 用于基于研究区域、 当前地震参数和历史地震滑坡分布数据构建 训练集， 使用机器学习 方法得到以地震滑坡因子数据为输入、 滑坡概率为输出 的滑坡概率 评估模型， 基于滑坡概 率评估模型得到危险单 元； 力学模型模块(M2)， 用于根据物理力学模型计算危险单元的滑距， 基于危险单元的滑 距和坡向确定危险单 元的滑坡范围； 区域绘制模块(M3)， 用于基于研究区域的道路分布和危险单元的滑坡范围得到震后道 路的受灾区域预测结果。 10.一种计算机存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被执 行时实现如权利要求1 ‑8中任一所述的震后道路受灾区域快速预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113536659 B 3