本发明涉及地质灾害监测，尤其涉及基于降雨预测的地灾监测设备调控方法及系统。
背景技术：
1、现有地灾监测项目所使用的裂缝计、倾角计、加速度计等响应量设备采集方式都是固定频率，且大部分是半个小时采集一次，能耗较高，往往需要配备多个大容量的电池以应对监测需求，这样的采集策略在非雨季期间显得没有必要，所配备的大容量电池也增加了不少成本，而且基于此类响应量设备的安装位置的因素，工作人员频繁更换电池具有一定的风险，不利于普适性产品的推广和应用。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本发明提供了基于降雨预测的地灾监测设备调控方法及系统。
2、本发明采用以下技术方案：基于降雨预测的地灾监测设备调控方法，所述方法包括：
3、获取监测区域带有时戳的基础数据源，所述基础数据源包括光感历史数据、湿度历史数据、天气预报历史数据及降雨历史数据；
4、基于时序将所述基础数据源分为多个训练数据样本；其中，每个所述训练数据样本具有多个训练子样本；
5、将所述训练数据样本输入至预设的lstm训练组件进行训练，得到降雨概率预测模型；
6、获取监测区域的即时数据源，并将所述即时数据源进行整理得到预测样本数据，将所述即时预测数据输入至所述降雨概率预测模型，得到当前降雨概率；
7、基于所述当前降雨概率的数据大小对地灾监测设备的启停进行调控。
8、本发明一实施例的基于降雨预测的地灾监测设备调控方法，通过将光感历史数据、湿度历史数据、天气预报历史数据及降雨历史数据作为训练数据样本，并基于时序得到多个训练子样本，经lstm训练组件训练得到降雨概率预测模型，使得对降雨可以更加精准的预测，根据降雨概率对地灾设备进行启停控制，实现动态调控，更加节能的智能采集地灾监测数据，避免地灾设备的电量浪费，提高地灾设备单次电池的使用时长。
9、进一步的，获取监测区域的基础数据源的步骤具体包括：
10、获取监测区域的多个光传感器的历史采集数据及多个空气湿度传感器的历史采集数据，分别记为和其中，t为历史数据的总天数，t(t＝1,2,3,…,24)为第t天的时段，n为光传感器的数量，m为空气湿度传感器的数量，表示第n个光传感器在第t天的t时段所采集的平均光感值，为第m个空气湿度传感器在第t天的t时段所采集的平均湿度值；
11、计算在第t天的t时段的所述光感历史数据
12、
13、计算在第t天的t时段的所述湿度历史数据
14、
15、获取监测区域的所述天气预报历史数据和所述降雨历史数据，分别记为和
16、当天气预报在第t天的t时段会降雨时，令当天气预报在第t天的t时段不会降雨时，令
17、当实际在第t天的t时段存在降雨时，令当实际在第t天的t时段不存在降雨时，令
18、其中，所述光感历史数据、所述湿度历史数据、所述天气预报历史数据及所述降雨历史数据均具有24t个。
19、进一步的，基于时序将所述基础数据源分为多个训练数据样本的步骤具体包括：
20、将所述基础数据源内t相等的所述光感历史数据、所述湿度历史数据、所述天气预报历史数据及所述降雨历史数据作为一个训练数据样本，所述训练数据样本具有t个，并基于时序对所述训练数据样本排序；
21、将所述训练数据样本内t相等的所述光感历史数据、所述湿度历史数据、所述天气预报历史数据及所述降雨历史数据作为一个训练子样本，每个所述训练数据样本具有24个所述训练子样本，并基于时序对同一所述训练数据样本内的所述训练子样本排序。
22、进一步的，获取监测区域的即时数据源，并将所述即时数据源进行整理得到预测样本数据的步骤具体包括：
23、基于传感器预设的采集频率获取监测区域多个光传感器的光感即时数据及多个空气湿度传感器的湿度即时数据，其中，光传感器的采集频率与空气湿度传感器的采集频率同步，所述光感即时数据和所述湿度即时数据均带有时戳；
24、对多个所述光感即时数据取均值，得到光感预测数据，对多个所述湿度即时数据取均值，得到湿度预测数据；
25、获取当天的天气预报即时数据，基于天气预报结果对不同时段的所述天气预报即时数据进行赋值，若所在时段的天气预报结果为降雨，则令与该时段对应的所述天气预报即时数据为1，若所在时段的天气预报结果为不降雨，则令与该时段对应的所述天气预报即时数据为0；
26、将所述光感预测数据及所述湿度预测数据的时戳所对应时段的所述天气预报即时数据记为天气预报预测数据，并将所述光感预测数据、所述湿度预测数据及所述天气预报预测数据作为预测样本数据。
27、进一步的，基于所述当前降雨概率的数据大小对地灾监测设备的启停进行调控的步骤具体包括：
28、当所述当前降雨概率大于等于75％时，唤醒并启动所述地灾设备进行数据采集；
29、当所述当前降雨概率小于75％时，使所述地灾设备进行自动休眠；
30、其中，若全天的所述当前降雨概率均小于75％，则在当天的24时将所述地灾设备唤醒进行数据采集，并在单次数据采集完成之后令所述地灾设备恢复休眠。
31、本发明还提出基于降雨预测的地灾监测设备调控系统，所述系统包括：
32、第一获取模块，用于获取监测区域带有时戳的基础数据源，所述基础数据源包括光感历史数据、湿度历史数据、天气预报历史数据及降雨历史数据；
33、分组模块，用于基于时序将所述基础数据源分为多个训练数据样本；其中，每个所述训练数据样本具有多个训练子样本；
34、训练模块，用于将所述训练数据样本输入至预设的lstm训练组件进行训练，得到降雨概率预测模型；
35、第二获取模块，用于获取监测区域的即时数据源，并将所述即时数据源进行整理得到预测样本数据，将所述即时预测数据输入至所述降雨概率预测模型，得到当前降雨概率；
36、调控模块，用于基于所述当前降雨概率的数据大小对地灾监测设备的启停进行调控。
37、本发明一实施例的基于降雨预测的地灾监测设备调控系统，通过将光感历史数据、湿度历史数据、天气预报历史数据及降雨历史数据作为训练数据样本，并基于时序得到多个训练子样本，经lstm训练组件训练得到降雨概率预测模型，使得对降雨可以更加精准的预测，根据降雨概率对地灾设备进行启停控制，实现动态调控，更加节能的智能采集地灾监测数据，避免地灾设备的电量浪费，提高地灾设备单次电池的使用时长。
38、进一步的，所述第一获取模块具体用于：
39、获取监测区域的多个光传感器的历史采集数据及多个空气湿度传感器的历史采集数据，分别记为和其中，t为历史数据的总天数，t(t＝1,2,3,…,24)为第t天的时段，n为光传感器的数量，m为空气湿度传感器的数量，表示第n个光传感器在第t天的t时段所采集的平均光感值，为第m个空气湿度传感器在第t天的t时段所采集的平均湿度值；
40、计算在第t天的t时段的所述光感历史数据
41、
42、计算在第t天的t时段的所述湿度历史数据
43、
44、获取监测区域的所述天气预报历史数据和所述降雨历史数据，分别记为和
45、当天气预报在第t天的t时段会降雨时，令当天气预报在第t天的t时段不会降雨时，令
46、当实际在第t天的t时段存在降雨时，令当实际在第t天的t时段不存在降雨时，令
47、其中，所述光感历史数据、所述湿度历史数据、所述天气预报历史数据及所述降雨历史数据均具有24t个。
48、进一步的，所述分组模块具体用于：
49、将所述基础数据源内t相等的所述光感历史数据、所述湿度历史数据、所述天气预报历史数据及所述降雨历史数据作为一个训练数据样本，所述训练数据样本具有t个，并基于时序对所述训练数据样本排序；
50、将所述训练数据样本内t相等的所述光感历史数据、所述湿度历史数据、所述天气预报历史数据及所述降雨历史数据作为一个训练子样本，每个所述训练数据样本具有24个所述训练子样本，并基于时序对同一所述训练数据样本内的所述训练子样本排序。
51、进一步的，所述第二获取模块具体用于：
52、基于传感器预设的采集频率获取监测区域多个光传感器的光感即时数据及多个空气湿度传感器的湿度即时数据，其中，光传感器的采集频率与空气湿度传感器的采集频率同步，所述光感即时数据和所述湿度即时数据均带有时戳；
53、对多个所述光感即时数据取均值，得到光感预测数据，对多个所述湿度即时数据取均值，得到湿度预测数据；
54、获取当天的天气预报即时数据，基于天气预报结果对不同时段的所述天气预报即时数据进行赋值，若所在时段的天气预报结果为降雨，则令与该时段对应的所述天气预报即时数据为1，若所在时段的天气预报结果为不降雨，则令与该时段对应的所述天气预报即时数据为0；
55、将所述光感预测数据及所述湿度预测数据的时戳所对应时段的所述天气预报即时数据记为天气预报预测数据，并将所述光感预测数据、所述湿度预测数据及所述天气预报预测数据作为预测样本数据。
56、进一步的，所述调控模块具体用于：
57、当所述当前降雨概率大于等于75％时，唤醒并启动所述地灾设备按预设频率进行数据采集；
58、当所述当前降雨概率小于75％时，使所述地灾设备进行自动休眠；
59、其中，若全天的所述当前降雨概率均小于75％，则在当天的24时将所述地灾设备唤醒进行数据采集，并在单次数据采集完成之后令所述地灾设备恢复休眠。
1.基于降雨预测的地灾监测设备调控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于降雨预测的地灾监测设备调控方法，其特征在于，获取监测区域的基础数据源的步骤具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于降雨预测的地灾监测设备调控方法，其特征在于，基于时序将所述基础数据源分为多个训练数据样本的步骤具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于降雨预测的地灾监测设备调控方法，其特征在于，获取监测区域的即时数据源，并将所述即时数据源进行整理得到预测样本数据的步骤具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于降雨预测的地灾监测设备调控方法，其特征在于，基于所述当前降雨概率的数据大小对地灾监测设备的启停进行调控的步骤具体包括：
6.基于降雨预测的地灾监测设备调控系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的基于降雨预测的地灾监测设备调控系统，其特征在于，所述第一获取模块具体用于：
8.根据权利要求7所述的基于降雨预测的地灾监测设备调控系统，其特征在于，所述分组模块具体用于：
9.根据权利要求6所述的基于降雨预测的地灾监测设备调控系统，其特征在于，所述第二获取模块具体用于：
10.根据权利要求6所述的基于降雨预测的地灾监测设备调控系统，其特征在于，所述调控模块具体用于：
