WSN与ANN技术在地质灾害远程预警系统中的应用研究

"基于WSN和ANN的综合远程智能地质灾害监测预警系统研究 (2011年)"，这篇论文探讨了如何构建一个综合远程智能地质灾害监测预警系统，重点关注了低成本数据传输网络和智能决策分析系统的关键作用，并介绍了WSN、ANN、GIS和多媒体技术在其中的应用。 在当前的地质灾害防范背景下，由于中国地质环境复杂，地质灾害频发，如2010年甘南舟曲的特大泥石流事件，这凸显了建立高效预警系统的重要性。论文首先分析了现有的地质灾害监测预警系统的不足，提出构建这样的系统需要解决两个核心问题：一是建立稳定且成本低的数据传输网络，二是开发基于合理数学模型的智能决策分析系统。 无线传感器网络（WSN）在这里扮演了重要角色，它能提供分布式、实时的环境监测能力，适用于地质灾害监测点分散且环境恶劣的情况。通过WSN，可以收集到大量的地质参数，如土壤湿度、位移、振动等，这些数据对于预测灾害的发生至关重要。 人工神经网络（ANN）作为智能决策分析系统的基础，能够处理复杂非线性关系，学习历史数据并进行模式识别，从而对收集到的传感器数据进行分析，预测灾害的可能性和严重程度。结合GIS（地理信息系统），可以将这些分析结果以地图的形式直观展示，帮助决策者理解潜在风险区域，制定有效的应对策略。 此外，多媒体技术的应用则可以实现灾情的快速传播和实时反馈，例如通过图像和视频数据来辅助判断灾情状况，提升应急响应速度。 论文提出的综合远程智能地质灾害监测预警系统架构，整合了以上各项技术，旨在实现全面、准确、及时的灾害监控和预警。这种系统架构不仅有助于减少灾害损失，提高预警精度，还能促进灾害预防科技的进步。 关键词：地质灾害，监测预警，无线传感器网络（WSN），人工神经网络（ANN），地理信息系统（GIS），多媒体技术。 通过这个系统，可以预期在地质灾害高发地区进行更加科学的管理，减少人员伤亡和财产损失。然而，实际应用中还需考虑系统的可扩展性、可靠性以及在不同地质条件下的适应性，这些都是未来研究和实践需要进一步探索的方向。