基于人工免疫算法的数据压缩技术在滑坡异常提取中的应用研究
滑坡异常信息提取对滑坡预测预报至关重要.以四川丹巴滑坡为例,应用人工免疫算法对滑坡镜2、镜6和镜9的位移监测数据进行压缩,分别获得最优压缩率为0.821,0.819,0.829,保真度为0.95.并在置信水平为0.95的条件下,对压缩后数据进行异常提取,分别获得了3个监测点的4个异常信息.这些异常信息所反映的滑坡变形发展演化规律与滑坡声发射等其他监测信息所反映的规律基本保持一致,说明应用人工免疫算法对滑坡位移监测数据进行压缩处理可以在保持原有数据的特性与规律的同时,有效除去监测数据中的冗余与不相关信息,增加有效数据密度,有利于准确提取滑坡异常信息.
陈聆,CHEN Ling(成都理工大学信息管理学院,成都,610059)
刊 名： 成都理工大学学报(自然科学版) ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF CHENGDU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(SCIENCE & TECHNOLOGY EDITION) 年，卷(期)： 2007 34(6) 分类号： O29 P642.22 关键词： 免疫算法 数据压缩 滑坡 异常提取