基于WSN和ANP的边坡预测监控系统设计

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针对滑坡泥石流灾害的预测与监控问题,提出一种基于无线传感器网络(WSN)和网络分析法(ANP)模型的边坡灾害预测和监控系统(WADPMS).首先,通过WSN采集检测环境的各种致灾因子数据并传输给处理器.然后,利用ANP构建预测模型,根据致灾因子数据预测灾害发生概率.此外,系统可将压缩图像和灾害信息通过无线网络发送到各种移动终端,提高灾害预防和救灾效率.实验结果表明,相比BP神经网络和多元统计分析法,提出的预测模型获得了更高的预测准确率.“,”For the issues that the prediction and monitoring of landslide and debris flow disasters,a slope disaster prediction and monitoring system (WADPMS) based on wireless sensor network (WSN) and analytic network process (ANP) system is proposed.First,the WSNis used to collect the data of the environmental hazard factors and transmit the data to the processor.Then,the ANP is used to build the prediction model,so as to predict the occurrence probability of disasters according to the hazard factor data.In addition,in order to improve the efficiency of disaster prevention and relief,the system sends the compressed images and disaster information to a variety of mobile terminals by the wireless network.The experimental results show that the proposed prediction model can obtain higher prediction accuracy compared with the BP neural network and multivariate statistical analysis method.
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