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滑坡是一个确定-不确定的动态系统,其变形表现出复杂的非线性演化特征。为了克服传统分析方法在处理系统不确定性方面的不足,将集对分析法（SPA）引入岩土变形监测分析领域,并结合层次分析法（AHP）提出了滑坡变形动态预测模型,给出了基于概率论的最优预测算法,提出并证明了集对论中最大同一度在等势条件下存在极限解,据此提出位移势的概念。在位移势的基础上,进行SPA二次建模,提出了基于SPA的滑坡变形与水库蓄水过程相关性动态分析模型。运用上述预测模型对新近发生的刘家沱滑坡进行变形监测定量分析,实践证明：最优预测值具有良好的短期预报精度;位移势能够表征系统当前状态下位移所能达到的最大潜力,可作为短期预测的上限值,其变化能够反映系统宏观层面上的演化特征,对滑坡演变加速预警具有指导意义;运用集对分析方法进行滑坡变形响应滞后效应的定量研究是一条可行的新思路,反演结果与实际情况吻合;该方法在岩土监测分析领域有良好的应用前景。 相似文献
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滑坡灾害的突发特征和滑坡运动的不确定性,使得斜坡稳定状态预测成为岩土工程领域内的一个难点。模糊马尔科夫链状模型能够预测序列从某种模糊状态出发转移到其它状态的概率,非常适合斜坡工程的稳定状态预测。文章首先介绍了模糊马尔科夫链的概念、特点及该方法的原理、算法,之后将其应用到实际的边坡稳定状态预测分析中。实际边坡滑动经过稳定状态、基本稳定状态、临界状态、失稳状态,应用模糊马尔科夫原理分析边坡稳定状态变化,进行斜坡变形-失稳过程预测预报。通过实例应用表明,预测结果与实际情况吻合较好。为此,该模型能够准确地对斜坡稳定状态进行预测。 相似文献
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滑坡变形预测一直是实现滑坡灾害预报与防控的有效手段。岩土体参数是开展滑坡变形计算的关键输入信息,然而目前研究鲜有考虑岩土体参数不确定性对滑坡变形的影响,如何融合有限监测数据实现岩土体参数不确定性定量表征及滑坡变形概率预测仍然是一大难点。以降雨入渗非饱和土坡为例,开展流固耦合分析,基于有限的孔压监测数据,利用DREAM＿zs算法实现对岩土体参数的高效概率反演。根据岩土体参数的先验分布,采用拉丁超立方抽样法生成随机样本,将其导入ABAQUS中计算相应的坡脚变形作为数据集,分别采用多元自适应回归样条曲线（MARS）和Light GBM模型构建基于数理-机制双驱动的边坡坡脚变形预测模型,计算贝叶斯更新后的后验稳态样本对应的边坡坡脚变形值,并对边坡变形值开展统计分析。结果表明：DREAM＿zs算法仅需少量的孔压监测数据,即可完成对岩土体参数的更新,并且计算效率高、收敛速度快。此外,提出的边坡坡脚变形预测模型不仅突破了由孔压等间接监测数据来预测边坡变形的局限,同时还实现了对边坡变形发生概率的预测,为滑坡变形预测提供了新的思路和探索。 相似文献
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滑坡失稳的预测预报研究是地质工程领域中的一项重要课题,准确地确定预测预报理论模型的参数是实际应用中的难点。在实际滑坡监测中通常可以观察到位移曲线呈现阶梯形,这些阶梯形位移变化点就是滑坡的变形突变点。为研究滑坡变形突变点的变形特征,进行了不同荷载作用下的天然试样以及不同荷载、不同含水率作用下的浸水试样的流变试验,得到了累计位移-时间曲线以及变形速度-时间曲线。依据秦四清的锁固段理论以及速度倒数法滑坡预警模型对试验结果进行分析。研究结果表明：荷载和含水率的变化对模型参数没有影响,模型参数是关于材料属性的函数;变形过程中突变点的变形特征与破坏时的变形特征相似,并且速度倒数法预警模型在突变点和破坏点确定的模型参数基本一致。因此,滑坡监测曲线中早期位移突变点确定的模型参数可以用于确定滑坡破坏时的预警模型。 相似文献
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目前在滑坡位移预测研究中,先将滑坡位移数据分解为趋势项及周期项后再分别进行预测已成为普遍做法。平滑先验分析法(Smoothness Priors Approach,SPA)是一种计算过程简单、计算量极小,且能快速分离原始数据趋势项和周期项的数据处理方法。在介绍SPA基本原理基础上,以三峡库区白家包滑坡典型监测点位移数据为例,对通过调节SPA正则化参数而获得的不同趋势项及周期项进行特征分析;进而结合对滑坡变形演化机制过程的先验分析,根据位移分解特征确定合理的参数取值;最后针对不同参数SPA位移分解数据,采用支持向量机进行位移预测对比分析。结果表明,SPA是一种适用于滑坡位移预测的位移分解方法,通过调节正则化参数并结合滑坡变形机制先验分析,能够获得较为合理的位移分解结果,进而提高滑坡位移预测精度。 相似文献
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滑坡变形预测对于指导灾害的预防工作、保护人民的生命和财产安全具有重大实用价值。从系统论观点出发,结合岩土体流变理论和时序分析原理,在深入研究影响滑坡变形的主控环境变量基础上,将位移时序分解为趋势项和偏离项。采用灰色系统模型提取位移时序趋势项,结合遗传算法和人工神经网络建立起进化神经网络模型,逼近主控环境变量与位移偏离项之间的非线性关系。根据蠕变阶段和变形对环境变量响应情况,实时调整模型,建立起滑坡变形预测的动态灰色-进化神经网络（GM-ENN）模型。将此预测思路和方法应用于三峡库区某滑坡变形预测研究中,证实了模型的有效性和实用性,显示了动态预测的重要性。 相似文献
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在对最优加权组合理论和高斯－牛顿法优化非线性模型参数的方法研究的基础上,依托于洒勒山滑坡的实际变形监测资料,建立了该滑坡变形预测的3个非线性预测模型:指数模型、Verhulst模型和灰色GM（1,1）模型;利用最优加权组合理论建立了洒勒山滑坡的最优加权组合预测模型,并运用高斯－牛顿法对各单一模型和组合模型的参数进行了优化。通过对比分析得出:组合模型的预测精度高于任何单一模型的预测精度;参数优化后各单一模型的预测精度都有不同程度的提高;参数优化后的组合模型预测精度是最高的。因此,综合运用最优组合理论和高斯－牛顿法处理滑坡预测预报模型,是提高滑坡预测预报精度的行之有效的方法。 相似文献
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基于对滑坡强度参数反分析基本原理的分析,利用工程实践应用最为广泛的传递系数法建立了滑坡反分析计算模型,进而得出反分析理论基础,从数学意义上揭示了滑坡反分析本质为求解由滑坡状态条件确定了的系数项和常数项的二元多次方程。通过滑坡反分析状态分析,根据滑坡变形特征确定了稳定性评估指标。利用至少两个反分析剖面,采用试算法和插值法求解了一系列当Fsi′=Fs时的c、φ组合,然后用图解法求解滑坡滑带土强度参数。该方法在某滑坡中得到成功的应用,其计算精度基本满足工程要求,为反分析在滑坡稳定性分析及预测中的应用进行了有益的探讨。 相似文献
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地层模型中的半马尔可夫过程分析同时考察岩性状态的转移和状态的延续时间--层厚分布,更全面地反映沉积过程,但在求解半马尔可夫过程转移概率时需要进行拉普拉斯逆变换,造成实际应用的困难.本文从另一思路导出了直接计算半马尔可夫过程转移概率的方法,并以某受潮汐影响的三角洲体系的详细沉积断面为例介绍半马尔可夫过程分析在定量地研究沉积作用过程及聚煤规律中的应用。 相似文献
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针对降雨型滑坡位移量预测参数失稳判据的局限和不足,并根据滑坡全息论的基本原理,提出和确定了滑坡垂直位移方向率预测参数,且指出该参数是边坡稳定性演化分析与评价的一个有效位移动力参数,具有位移量或位移速率不可替代的评价和预测作用。同时,系统分析了降雨型滑坡位移与地下水位变化规律及其相互作用关系,对该类边坡稳定性的不同演化阶段的表层垂直位移方向率形成机制与变化规律进行了弹塑性力学分析与评价,分别确定了边坡压缩稳定变形阶段和塑性失稳变形阶段的表层垂直位移方向率与其稳定性演化的定量关系,并依此运用数理统计均方差基本原理,建立了该类滑坡垂直位移方向率的整体失稳监测预警判据。最后运用新滩滑坡A_3、B_3监测点垂直位移方向率对该滑坡稳定性演化过程与失稳规律进行了后验分析与评价,其分析预测结果与边坡实际变形失稳规律基本相吻合,表明该参数在该类滑坡预测预报与监测预警中具有一定的有效性与实用性。 相似文献
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For landslide displacement, interval predictions are generally more realistic and reliable compared with traditional point predictions. This paper presents a new interval prediction method for landslide displacement integrating dual-output least squares support vector machine (DO-LSSVM) and particle swarm optimization (PSO) algorithms. In this new method, the PSO algorithm is employed to optimize coefficients of the least squares support vector machine (LSSVM) model for obtaining point prediction results, and the interval prediction of the landslide displacement is made based on the dual-outputs obtained from the DO-LSSVM model. To assess the rationality of the predictions, three performance evaluation indicators, including the prediction interval coverage probability (PICP), normalized mean prediction interval width (NMPIW), and coverage width-based criterion (CWC), are established. Case studies of the Tanjiahe landslide and the Baishuihe landslide in the Three Gorges Reservoir region are then used to demonstrate the effectiveness of the proposed method in predicting the landslide displacement interval. The case study results demonstrate that this new method has the best overall performance compared with other existing methods, and this new method can provide accurate and reliable results for the medium- to long-term interval prediction of landslide displacement. 相似文献
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在滑坡动态观测数据时序系统建模理论方法基础上 ,采用限定记忆最小二乘递推法 ,提出滑坡位移动态跟踪预测问题 ,介绍了该方法的基本原理及预测步骤 ,通过实例的综合研究进一步证明了该动态跟踪预测方法的可行性 ,并达到一定的预测精度 ,可以对一定条件下的滑坡变形位移作出超前动态预测 相似文献
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Prediction on landslide displacement plays an important role in landslide early warning. Many models have been proposed for this purpose. However, the accuracy of the prediction results by these models often varies under different conditions. Rational evaluation and comprehensive consideration of these results still remain a scientific challenge. A new comprehensive combination model is proposed to predict the landslides displacement. The elementary displacement prediction is made by the support vector machine model, the exponential smoothing model, and the gray model (GM)(1,1). The results of the models are comprehensively evaluated by combining the results and introducing the accuracy matrix. The optimal weight in the evaluation work is obtained. A rational prediction result can be attained based on the so-called combination model. The proposed method has been tested by the application of Qinglong landslides in Guizhou Province, China. The comparison between the prediction results and in situ measurement shows that the prediction precision of the proposed model is satisfactory. The root-mean-square error (RMSE) of the combination model can be reduced to 1.4316 (monitoring site JCK2), 1.2623 (monitoring site JCK4), 2.3758 (monitoring site JCK6), 2.2704 (monitoring site JCK8), 1.4247 (monitoring site JCK11), and 0.9449 (monitoring site JCK12), which is much lower than the RMSE of the individual models. 相似文献
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在传统的GM(1,1)模型建模的基础上,采用改进欧拉算法简化GM(1,1)模型中参数的求解过程,进行滑坡变形动态预测。本文根据某高速公路滑坡治理过程中的变形监测数据,应用改进的模型进行滑坡变形动态预测,通过预测结果和实际监测数据进行对比分析,结果表明:改进欧拉算法的GM(1,1)模型参数计算简单,且预测精度为一级;不仅适用于滑坡变形等时距监测数据的低增长序列预测,也适用于高增长序列预测,证明该改进欧拉算法的有效性。 相似文献
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在回顾了滑坡预报的概念、类型及已有滑坡预报的几种主要模型的基础上，利用多元回归分析方法，根据最小二乘法原理，建立了非线性回归预报模型，提出滑坡破坏的时间为位移．时间曲线的拐点，此方法一般适合于临滑预报。结合实例，利用黄龙西村滑坡位移．时间监测资料，采用该模型进行滑坡时间预报，和其他滑坡预报模型预报的结果接近，说明该模型具有一定的合理性。 相似文献
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滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程.为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型.以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,通过对变形预警区监测点位移实测时间序列的分析,取监测点ZG93和XD-04为代表,建立了时间序列预测模型,从第17个月开始向前做6步预测,分析预测曲线与实测曲线之间的关系,并计算预测误差,结果显示除个别数据点之外,预测误差均在±9%以内,曲线吻合较好,说明所建模型效果良好,从而为判断白水河滑坡未来的变形发展趋势提供了可靠的理论依据. 相似文献
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滑坡时间预报研究是滑坡研究中的一个热门课题。以实际监测数据为基础,把指数平滑法与非线性回归分析法结合起来;以滑坡的变形值和变形速率为判据,对滑坡进行时间失稳的动态跟踪预报。根据某滑坡的实际情况,对部分监测点位移进行了建模和预测,预测结果表明,该方法具有较高的精度,可以应用于实际工程。 相似文献
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针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明:反向传播（Back-Propagation,BP）神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差（RMSE）达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。 相似文献
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滑坡灾害分析是系统性工程,不仅需要准确反映其现状动态特征,而且还应体现其安全稳定状况,为工程治理提供可靠依据。以GIS和Surfer为基础平台,有效耦合各项功能模块,开发出滑坡灾害综合评判决策系统,实现其现状动态分析、变化规律预测及稳定特性研究。详细阐述了系统的体系结构、总体设计、开发基础、功能模块集成,着重研究了系统功能实现的应用方面,包括地形信息处理、虚拟地景可视化、综合决策分析、变形预测预报和稳定性数值分析,分别对其功能内容、理论基础和应用流程进行具体分析。针对滑坡工程治理的效果评价问题,采用系统模糊马尔科夫链模型予以决策分析,在详细阐述其理论结构的基础上引入工程实例进行具体研究。结果表明：滑坡治理效果较好,模型分析客观地反映了其目前所处的安全稳定状态。综上可见,该系统可为滑坡灾害分析与工程治理实现信息化、动态化、决策化提供可行的技术平台。 相似文献
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