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基于动态指数平滑模型的降雨诱发型滑坡预测 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(7)
为了快速而准确地分析降雨型滑坡的变形趋势,以指数平滑法为数学基础,从滑坡的实际演化阶段出发,建立外界主要诱发因素与模型参数的关联,引入月累积降雨量作为模型参数动态评估因子,对白家包滑坡90期累积位移数据进行了拟合及预测。最终拟合的累计位移平均绝对误差和相关系数分别为11.346和0.933。与传统的静态参数方法相比,这种方法更符合降雨型滑坡发展的一般规律,预测精度更高。 相似文献
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滑坡体除了因自身重力产生位移外,还受到降雨的影响,但通常降雨对滑坡位移的作用具有滞后性。为了分析并预测降雨对滑坡位移的影响,本文提出一种顾及降雨影响的动态优化时滞时序GM(1,2)滑坡位移预测模型。首先,利用经验模态分解(EMD)分解位移序列并通过时间序列重构得到周期位移序列和趋势位移序列,对降雨数据和滑坡周期位移序列进行时滞分析和相关分析,确定时滞时间和影响程度,建立基于背景值优化的动态时滞GM(1,2)模型预测降雨量变化导致的滑坡周期位移变化;然后,建立门限自回归模型预测滑坡趋于自然变化的趋势位移;最后,通过时序叠加得到顾及降雨影响的滑坡预测位移,建立了顾及降雨因素的动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测方法。本文以福宁高速公路八尺门滑坡和秭归县八字门滑坡监测数据为例,验证了动态优化时滞GM(1,2)模型的精度,并与其他模型的预测结果进行了对比分析。试验结果表明,动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测模型能准确地预测降雨影响导致的滑坡位移变化,预测效果较好,该组合模型对滑坡灾害的预警与防治具有一定的参考价值。 相似文献
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《测绘科学》2020,(4)
为了综合考虑降雨与岩性地层实际渗水能力的关系及多种滑坡致灾因子,该文基于logistic回归模型构建了兰州市降雨型黄土滑坡预警模型。该模型首先以坡度、坡向、植被指数、不透水层、不同岩性渗水能力和公路数据为滑坡发生的关键影响因子;其次,选取实验区相关数据并通过SPSS计算得到权值函数;最后,通过logistic回归模型计算滑坡发生的概率,获得不同降雨量下的黄土滑坡风险区划图。模型结果显示,研究区内滑坡发生风险较高的区域随着降雨量的增加而增大,在低降雨量下与公路边坡的稳定性的关系十分密切,在高降雨量下与岩性的渗水能力关系较大,且预警降雨量为30 mm,通过历史发生的滑坡数据进行验证,发生在滑坡概率为中以上的滑坡点占比超过87.1%,验证结果显示该模型的预测精度较高,更满足实际滑坡预测的需求。 相似文献
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在降雨等外界诱发因素的综合作用下,滑坡位移预测是一个复杂的动力系统问题。利用三峡库区白家包滑坡综合监测数据,分析滑坡演化实时特征,提取影响滑坡变形的最相关因素,研究发现白家包滑坡为降雨主导型堆积层滑坡;采用自回归综合移动模型（ARIMA）模型进行拟合及预测,引入月累积降雨量对模型季节性趋势参数进行评估优化,对白家包滑坡72期月相对位移数据进行拟合及预测研究,最终模型结果和实测值的平均绝对误差和相关系数分别为2.873和0.983。研究结果表明,与传统经验法相比,优化参数模型更符合滑坡变形的一般规律。 相似文献
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目前区域降雨型滑坡预测主要依赖降雨阈值开展,然而从降雨诱发滑坡机理可知,除降雨入渗导致的土壤含水量变化外,降雨入渗前的土壤含水量也是影响边坡失稳的重要因素,无法考虑降雨入渗前的土壤湿度情况,被认为是降雨阈值在滑坡预测中表现差的主要原因。针对这一问题,本文以四川省都江堰地区作为试验区域,提出考虑前期土壤湿度的区域降雨型滑坡预测思路,通过统计分析历史滑坡数据,构建了基于前期土壤湿度和近期降雨情况的水文-气象阈值模型,其中前期土壤湿度情况由改进的前期有效降雨指数刻画,近期降雨情况由最近的累积降雨量表示。试验结果表明:在试验区域的降雨型滑坡预测中,水文-气象阈值模型表现出较好的命中率和较低的误报率。本文构建的水文-气象阈值模型,可同时考虑前期土壤湿度和近期降雨对滑坡发生的影响,模型所需数据少、所用方法简单易操作且预测性能较优,适合在区域降雨型滑坡预测中推广应用。 相似文献
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将有限元分析计算得到的基坑开挖对地铁隧道结构变形的影响结果作为控制变量引入卡尔曼滤波模型,同时设计了以工程进度为依据的控制变量矩阵参数选取方法。以某地铁侧方基坑开挖项目为实例,分别进行了短期和较长期预报。对于短期预报,一般卡尔曼滤波模型和本方法均能较好地预报变形趋势;在较长期的预报方面,本方法的预报结果与实际观测结果更加吻合。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(3)
针对一般滑坡敏感性评价方法不能有效筛选滑坡条件因子的问题,以中国新疆维吾尔自治区新源县为研究区,基于15个滑坡敏感性条件因子,利用多元自适应回归样条法构建了滑坡敏感性指数预测模型,并自动筛选出研究区滑坡敏感性条件因子,在此基础上,实现了新源滑坡敏感性制图。此外,使用逻辑回归方法与多元自适应回归样条法进行精度对比分析。结果显示,采用多元自适应回归样条法构建的滑坡敏感性模型精度优于逻辑回归,其成功率曲线的精度为0.945 4,预测率曲线的精度为0.923 8。同时,模型还筛选出新源县滑坡重要影响条件因子(高程、坡度、降雨量、距断层距离、归一化差分植被指数、平面曲率、岩组)。研究表明,利用多元自适应回归样条构建的新源县滑坡敏感性模型是滑坡预测的有效方法,可为防灾减灾提供决策支持。 相似文献
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利用重叠哈达玛方差确定卫星钟噪声随机模型,采用顾及钟差随机噪声模型的卡尔曼滤波进行钟差预报分析,并与最小二乘预报算法相比较,得出以下结论:卡尔曼滤波进行1 d以内的短期预报时,精度达到亚纳秒级,优于最小二乘预报算法,在长期预报或拟合数据量较少时,最小二乘预报精度优于卡尔曼滤波。 相似文献
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分析了某一滑坡体3个月的观测数据,发现了其位移与降雨量的关系密切,运用多种回归分析法研究了滑坡体位移预测模型,探讨了降雨量在滑坡变形中的预测、预报作用。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(10)
介绍了白水河滑坡的地质环境和监测系统。将滑坡变形看作是时间和地下水位的函数,使用泰勒级数建立滑坡变形与时间和地下水位的函数关系,并将泰勒级数的余项及时间变化的二次方和地下水位变化的二次方的系数的变化量等看作数学期望为0的动态噪声,建立了卡尔曼滤波模型,并用于滑坡变形的预测预报。实例计算表明,模型的拟合效果和预测效果较好。 相似文献
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滑坡灰色模型的模型误差主要来自降雨量、温度等外界影响因子,传统的半参数灰色模型没有考虑这些对滑坡变形影响较大的外界因子,而把相邻时刻的模型误差当作是不变的,预测精度较低。针对这一问题,该文提出了将这些影响因子当作非参数变量引入模型,通过改进正规矩阵来建立半参数改进灰色模型,可以得到更加准确的模型误差,并且能够将其补偿到观测序列中,使预测结果更加准确。计算结果表明,本文所述模型在观测序列的拟合和预测中均有较好的结果,能够充分地利用在滑坡中采集到的各种信息,并且达到更优的结果。 相似文献
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边坡地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理、有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一。文中将基于BP算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行预测。结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强。 相似文献
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滑坡是严重的地质灾害,为了降低滑坡灾害,必须对滑坡进行变形监测并给出及时预报。以四川省阿坝州理县通化乡的西山村大型滑坡体GPS监测为例,介绍了GPS滑坡监测数据预处理情况,给出了卡尔曼滤波去噪方法,通过卡尔曼滤波处理前后的坐标分别建立线性预测模型,结果表明,卡尔曼滤波可以很好地去除噪声的影响,使模型的拟合精度较高,模型预测值更接近实际坐标值。 相似文献
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基于灰色关联分析的卡尔曼滤波在桥梁变形监测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在某长江特大桥桥面挠度变形监测过程中,考虑引起桥梁挠度变化的相关因素,采用灰色关联分析确定其中较重要的影响因子后,在传统卡尔曼滤波模型基础上建立改化后的状态方程和观测方程,从而完成相关因素的预测预报工作。实际应用结果表明,基于灰色关联分析的卡尔曼滤波对桥梁挠度变化的预测结果比传统滤波模型更加接近最终实测值,具有更高的准确性与可信度。 相似文献
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自2003年蓄水以来,三峡库区已查明的滑坡或潜在滑坡高达5000余处,这些灾害对三峡水库的持续运营、大坝、航道及库区居民的安全造成了严重的威胁。通过研究滑坡的变形特征、诱发因素及失稳机制,有助于开展滑坡的稳定性评价,并构建预警预报模型。以三峡库区八字门滑坡为研究对象,综合分析降雨、库水位、人工和自动GNSS监测等数据,结合勘查资料及野外宏观巡查,研究了滑坡的变形特征及失稳机理,并确定合理的预警判据及阈值。研究表明:①八字门滑坡整体变形明显,处于蠕动变形阶段,滑坡变形主要集中于每年5—9月,滑坡累积曲线呈现典型的“阶跃”状变形特性。②滑坡的变形受斜坡结构、岩性等因素的控制,水库水位下降是滑坡变形的主要驱动因素,并与库水下降速率正相关。另外,特大暴雨和持续降雨在水位下降阶段、水库低水位运行期及水位上升期会促进滑坡变形,是滑坡的次要驱动因素。③通过精细化数据分析以及改进切线角法获取的八字门滑坡出现“阶跃”变形的位移速率阈值为4.6 mm/d,7 d累积降雨量阈值为60 mm,库水位阈值为159 m,库水位下降速率阈值0.4 m/d。 相似文献
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滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果，滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法，忽略了滑坡变形演化的影响因素，难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面，亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例，基于滑坡宏观变形和位移监测数据，利用重标方差（rescaled variance statistic，V/S）分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析，进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络模型，定量预测滑坡位移。研究结果表明，滑坡体属牵引式滑坡，北东部稳定性较差，西部和后缘相对稳定，预测值的均方根误差为8.95 mm，证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。 相似文献