[发明专利]山体滑坡风险监测方法

说明书

本发明公开了基于交叉算子的种群优化方法及装置，所述方法包括：初始种群获得步骤：获得预测精度已进行升序或降序排列的初始种群，将所述初始种群设置为一个二维矩阵，行数代表初始种群中的个体数量，列数代表每个个体包含的调节因子的个数；初始种群优化步骤:将二维矩阵中相邻两行两两交叉，得到优化后的种群。通过该方法进行种群优化，能更快地获取更高的滑坡风险测定精度。

技术领域

本发明涉及自然灾害的监测领域，尤其是关于山体滑坡风险的监测，具体是一种山体滑坡风险监测方法。

背景技术

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，可应用于滑坡风险的预测方法中。目前，研究人员主要关注于滑坡风险测定方法中的最优因子选取个数问题，还没有关注于遗传算法中的各类算子的优化，比如交叉算子，基于目前的交叉算子还不能更快更好地得到滑坡风险预测精度。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种山体滑坡风险监测方法，包括：

数据采集步骤：测试并收集得到测试数据，并作为调节因子进行编号，所述测试数据包括地形、地貌；

初始种群获得步骤：根据因子的个数总量设置初始种群的个体数量popsize，每个个体包含的因子个数设置为chsize，按照因子编号随机生成初始种群，并依次评价初始种群中每个个体的适应度，按照预测精度进行升序或降序排列，获得预测精度已进行升序或降序排列的初始种群，将所述初始种群设置为一个二维矩阵，行数代表初始种群中的个体数量，列数代表每个个体包含的调节因子的个数；

初始种群优化步骤:将二维矩阵中相邻两行两两交叉，得到优化后的种群。

根据本发明的实施例，所述初始种群优化步骤中，如果相邻两行随机选取的交叉位置，任意一行经交叉后出现调节因子重复，则交叉失败，重新寻找交叉位置进行交叉。

根据本发明的实施例，所述初始种群优化步骤中，相邻两行交叉时，若遍历所有的交叉位置都交叉失败，则交叉操作不予执行。

根据本发明的实施例，所述初始种群优化步骤中，当初始种群按照预测精度降序排列时，采用交叉个数递增的方式设置相邻两行的交叉个数；当初始种群按照预测精度升序排列时，采用交叉个数递减的方式设置相邻两行的交叉个数。

本发明的另一个目的是提供一种基于交叉算子的种群优化装置，包括：

初始种群获得模块：用于获得预测精度已进行升序或降序排列的初始种群，将所述初始种群设置为一个二维矩阵，行数代表初始种群中的个体数量，列数代表每个个体包含的调节因子的个数；

初始种群优化模块:用于将二维矩阵中相邻两行两两交叉，得到优化后的种群。

与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明在交叉算子的交叉方式、交叉位置、交叉个数上做了进一步完善，应用本发明方法进行种群优化，再使用优化后的种群进行滑坡风险预测，可以更快地获取更高的滑坡风险预测精度。

附图说明：

图1为基于交叉算子的种群优化方法的流程图。

图2为适应度的表示示意图。

图3为交叉操作的示意图。

具体实施方式

下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

在进行滑坡风险的评价之前，需要测试获得相关参数，并作为调节因子进行编号。