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阶跃型位移特征滑坡时间预测预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡时间预测预报目前主要以滑坡最终破坏的时间为目标函数,但对于变形特征为阶跃型的滑坡却难以准确地预测其破坏时间。为此,提出以位移作为此类滑坡时间预报的目标函数。将滑坡位移分解为蠕变位移和波动位移,采用二次移动平均法分别提取,然后采用多项式拟合和灰色GM(1,1)模型分别对蠕变位移和波动位移进行预测,最后将两部分预测位移相加得到滑坡预测的总位移。以典型阶跃型位移特征滑坡——三峡库区八字门滑坡为例,运用其位移监测数据进行验证,并对多模型预测结果进行对比分析,结果表明,该位移预测模型预测精度良好,能较好地预测阶跃型位移特征滑坡位移。 相似文献
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我国滑坡灾害发生频繁,但滑坡的变形预测预报一直是难题,因此每年都因滑坡的变形破坏导致重大的人员伤亡和财产损失。以三峡库区八字门滑坡为研究对象,基于十多年的监测数据分析,研究分析了该滑坡的变形特征:八字门滑坡变形的主要影响因素为降雨和库水位下降,并且累积位移曲线具有"阶跃型"的变形特征。当外界因素去除或者减小的情况下,累积位移-时间曲线将变得平稳。根据此特性,选取每年变形曲线"阶跃段"（6~8月份）的监测数据,以累积位移为目标函数,基于一元线性回归模型,对八字门滑坡2004年到2017年同期的滑坡监测数据进行分析。结果表明:一元线性回归模型能够很好地模拟八字门滑坡"阶跃段"的变形过程,此变形阶段累积位移与时间呈线性关系,直线斜率基本相同。根据此线性关系,对滑坡的累积位移进行了预测,结果表明与实际监测数据相比较,预测误差在±5 mm以内,相对误差在1%以下,精度可以满足滑坡监测预警要求,可以为八字门滑坡的防治工作提供参考。 相似文献
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三峡库区某些库岸滑坡在强降雨、库水位涨落等诱发因素影响下,其位移时间序列表现出阶跃式变化特征且可能存在混沌特性.但目前常用于滑坡位移预测的混沌模型,均建立在单变量混沌理论的基础之上.且已有的考虑了诱发因素的常规多变量模型,大都采用经验性的方法来选取输入变量;常规多变量模型对滑坡位移序列的非线性特征,及其与诱发因素间的动态响应关系缺乏数学理论上的深入分析.因此,提出一种基于指数平滑法、多变量混沌模型和极限学习机（extreme learing machine,ELM）的滑坡位移组合预测模型.指数平滑多变量混沌ELM模型首先对滑坡累积位移序列的混沌特性进行识别;然后用指数平滑法对累积位移进行预测,得到趋势项位移,并用累积位移减去趋势项位移得到剩余的波动项位移;之后对波动项位移及降雨量、库水位变化量这3个因子进行多变量相空间重构,并用ELM模型对多变量重构后的波动项位移进行预测;最后将预测得到的趋势项和波动项位移值相加,得到最终的累积位移预测值.以三峡库区白水河滑坡ZG93监测点的累积位移作为实例进行分析,并将模型与指数平滑多变量混沌粒子群-支持向量机（PSO-SVM）模型、指数平滑单变量混沌ELM模型作对比.结果表明滑坡位移序列存在混沌特性,模型能有效预测滑坡位移,其预测效果优于对比模型.且本文模型从混沌理论的角度将波动项位移与降雨量、库水位变化量的动态响应关系进行综合分析,更能反映滑坡位移系统演化的物理本质. 相似文献
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"阶跃式"滑坡在复杂多变的地质环境作用下呈现突变与稳定交替、不平衡的演化形态,根据此特点提出了边坡突变与稳定分类的平衡集成树模型,建立高维地质环境影响因子与致变之间的关联,并应用于三峡库区26个具有"阶跃"特征的滑坡。考虑到直接使用分类器难以捕捉有效信息,模型利用了合成边界少数类过采样原理适当提升突变样本比率,再分别组合随机森林和梯度提升树进行优化和训练,并对测试集和预测集进行评估校核。同数据平衡前后的不同模型进行对比实验,平衡集成树模型能够有效提高突变预测的整体精度,并量化得出了所有地质环境因子的特征重要性指标,最终应用于样本外的王爷庙滑坡结果表明,模型取得了较高的预报水平。该方法能够实现突变的有效预测,并发现核心影响因子及其数据分布特征,为研究"阶跃式"滑坡机理和预警提供了新的思路。 相似文献
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由于滑坡灾害的发生具有随机性和复杂性,经常给人们生活造成严重的经济损失,甚至威胁生命安全,故建立滑坡预警判据及模型是减小损失的重要手段。文章首先确定了有效降雨量-变形速率-改进切线角为降雨型阶跃滑坡的预警关键判据。然后运用斜率单变点法确定滑坡“阶跃”变形曲线上的“破坏拐点”和“稳定拐点”并提取变形加速区间的详细信息,以此求解有效降雨量-变形速率-改进切线角综合预警判据阈值。最后,结合麻池村1号滑坡各发展阶段宏观变形特征,将时空演化规律有机结合,建立了4级递进式综合判据分级预警模型。结果表明：麻池村1号滑坡的运移形式为牵引式,在降雨因素的激发下,累计位移曲线呈典型的“阶跃”变形特征;麻池村1号滑坡变形受前期降雨影响,前期降雨与当期降雨组成一个降雨过程的时间间隔阈值为10 d,“前期+当期降雨”模式下对应的降雨阈值分别为24 mm、 32 mm;基于监测数据精细化分析以及改进切线角法获取的麻池村1号滑坡的位移速率阈值为12 mm/d。研究可为此类型滑坡灾害的预警提供理论基础和技术指导。 相似文献
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《岩土力学》2021,(Z1)
三峡库区忠县区域的滑坡位移变化呈现阶跃变形特点。由于降雨量为主要影响因子,采用信号处理的快速傅里叶变换方法,提出一种基于高能频点的傅里叶级数拟合函数,对三峡库区忠县区域的月降雨量进行拟合,得到相关性高和均方误差可接受的拟合模型。在地质模型及滑坡机理类似的研究区内,针对滑坡倾角对水平位移的影响较大,通过定义滑坡倾角影响权重,计算研究区内总体权重位移,能较好地反映倾角的作用大小。设定降雨量傅里叶级数拟合函数为降雨因子项,阶跃函数为阶跃因子项,采用最小二乘法拟合该研究区3阶段变形的阶跃过程,得出包含降雨影响控制项和降雨量项组合而成的数学统计模型,用于三峡库区忠县区域9个阶跃变形滑坡11年的月监测。数据表明,用文中方法得到的拟合精度较好,相关度较高,均方误差较小,能够准确地反映出不同时间和不同变形阶段降雨量对该区域内水平位移的阶跃变形特点,可作为区域滑坡空间预测的一种新思路。 相似文献
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《岩土力学》2020,(Z1)
三峡库区忠县区域的滑坡位移变化呈现阶跃变形特点,由于降雨量为主要影响因子,采用信号处理的快速傅里叶变换方法,提出一种基于高能频点的傅里叶级数拟合函数,对三峡库区忠县区域的月降雨量进行拟合,得到相关性高和均方误差可接受的拟合模型。在地质模型及滑坡机理类似的研究区内,针对滑坡倾角对水平位移的影响较大,通过定义滑坡倾角影响权重,计算研究区内的总体权重位移能较好地反映倾角作用大小。设定降雨量傅里叶级数拟合函数为降雨因子项,阶跃函数为阶跃因子项,采用最小二乘法拟合该研究区3阶段变形的阶跃过程,得出包含降雨影响控制项和降雨量项组合而成的数学统计模型,用于三峡库区忠县区域9个阶跃变形滑坡11年的月监测。数据表明,用文中方法得到的拟合精度较好,相关度较高,均方误差较小,能够准确地反映出不同时间和不同变形阶段降雨量对该区域内水平位移的阶跃变形特点,可作为区域滑坡空间预测的一种新思路。 相似文献
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以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法（PSO）对变分模态分解（VMD）进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络（NARX）进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元（GRU）进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的（PSO-VMD）-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机（SVM）和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。 相似文献
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混沌序列WA-ELM耦合模型在滑坡位移预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《岩土力学》2015,(9):2674-2680
针对滑坡位移序列的混沌特性和传统时间序列预测模型的不足,提出了一种基于混沌时间序列的小波分解-极限学习机(WA-ELM)滑坡位移预测模型。该模型以滑坡位移序列混沌特性分析为基础,应用小波分析将位移序列分解为具有不同频率特征的分量,对各特征分量分别进行相空间重构并应用极限学习机进行预测,最后将各特征分量预测值叠加,得到原始位移序列的预测值。以三峡库区八字门滑坡为例,并与小波分析-支持向量机(WA-SVM)以及单独ELM模型进行对比研究。结果表明,基于混沌时间序列的WA-ELM模型预测精度较高且具有较好的通用性与稳定性,是一种有效的滑坡位移预测方法。 相似文献
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针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。 相似文献
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渐进式滑坡由于其位移-时间曲线不规则而无法准确判断其趋势位移和随机位处变形阶段,导致很难预测其失稳破坏的时间.为此,提出了R/S分析方法,将滑坡总位移分解为趋势位移和随机位移两部分,然后分别采用神经网络模型和多项式拟合对两种位移进行预测,最后将两部分预测位移加起来预测其总位移.以典型渐进式滑坡——八字门滑坡为例,对前述模型进行验证,并将其预测结果与GM(1,1)模型预测结果进行对比.研究结果表明本模型预测的结果误差小于2％,而GM(1,1)模型预测结果误差接近40％,说明该模型更适合预测渐进式滑坡的位移. 相似文献
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边坡位移是滑坡演化的宏观体现,分析并预测滑坡位移发展态势对于防灾减灾具有重要意义。由于滑坡位移曲线具有明显的非线性特征,单一模型往往难以刻画其非线性与复杂性。为发展一种普遍适用于滑坡位移的预测方法,提出了一种联合多种数据驱动模型的新方法。该方法根据时间序列分析理论,将滑坡位移序列分解为趋势项和周期项,趋势项采用并联型灰色神经网络处理,周期项则采用人工蜂群算法（ABC）优化后的极限学习机模型（ELM）处理,从而充分应用各种模型的优点。以三峡库区白水河和八字门滑坡为例,对位移数据进行分析处理后,灰色神经网络模型预测其趋势性位移,改进后的极限学习机模型对周期性位移进行训练及预测。结果表明:在预测精度上,优化后的极限学习机模型准确度高于极限学习机模型及小波神经网络等方法,提出的灰色神经网络与ABC-ELM的组合模型可作为实际工程的一个参考。 相似文献
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滑坡位移预测预报是滑坡防灾减灾的重要组成部分,提高滑坡位移预测的准确性与精确度是该项研究的重点与难点。本文在滑坡位移预测中考虑了监测样本的离群值,通过忽略、指定与修正离群值3种方式,研究滑坡位移预测样本离群值的最优处理方式。以三峡库区朱家店滑坡为例,基于ARIMA(p,d,q)模型,分别对累积位移与位移速率时间序列开展了预测研究。研究结果表明:修正离群值的预测结果介于忽略和指定离群值两者之间,更适用于存在监测离群值的滑坡位移预测;对于ARIMA模型,更适合采用位移速率进行预测预报;使用位移速率时间序列ARIMA(1,0,1)并修正离群值的预测结果为:2016年和2017年6月份滑坡前缘GP3"阶跃"位移分别为79. 0 mm和70. 2 mm,截止2017年8月,GP3累积位移将达1647. 7 mm。 相似文献
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《地质科技情报》2019,(6)
对三峡库区中具有"阶跃型"位移曲线的滑坡进行位移预测的难度较高,为此,提出了基于自适应噪声完整集合经验模态分解法的粒子群优化-极限学习机模型,并将该模型用于万州区塘角1号滑坡的位移预测。首先利用CEEMDAN法提取滑坡趋势项位移和波动项位移的不同IMF组分,并使用Elman神经网络对趋势项位移进行预测;其次结合历史监测资料,通过滑坡位移对降雨、库水位等诱发因素的响应分析,确定了7种不同的波动项位移影响因素,并使用CEEMDAN法分解得到上述因素的各IMF分量;然后通过模糊熵分析,将波动项位移和诱发因素的IMF分量一一对应,构建PSO-ELM模型进行波动项位移的预测;最后将趋势项位移预测值和波动项位移预测值叠加得到累积位移的预测值。结果表明:和ELM模型、PSO-ELM模型相比,基于CEEMDNAN的PSO-ELM模型的预测精度更高,其均方根误差(RMSE)和拟合优度(R~2)可达到0.54 mm和0.99,为滑坡位移预测提供了一种新手段。 相似文献
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"降雨阶跃型"滑坡是一种在强度较大的降雨作用下,位移变形呈现出"阶跃型"动态演化特征的滑坡。其位移变形相对有规律,但由于变形时间长、临滑模式复杂,导致预警难度大。为了建立合理有效的"降雨阶跃型"滑坡预警系统,通过分析预警所需的关键判据,确定预警系统基本设计原则,并以王家坡滑坡为典型案例,设计5级递进式分级预警系统。研究表明:(1)王家坡滑坡的日降雨量、日位移速率阈值分别为25 mm/d、20 mm/d。(2)王家坡滑坡5级递进式分级预警系统,发出Ⅰ级绿色预警的方程为:0≤y <-1. 25x+10;发出Ⅱ级蓝色预警的方程为:-1. 25x+10≤y <-1. 25x+20;发出Ⅲ级黄色预警的方程为:-1. 25x+20≤y <-1. 25x+30;发出Ⅳ级橙色预警的方程为:-1. 25x+30≤y <-1. 25x+40;发出Ⅴ级红色预警的方程为:y≥-1. 25x+40。 更多还原 相似文献
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降雨诱发滑坡阶跃型变形的预测分析及应用 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡进入蠕动变形阶段之后,往往难以及时开展勘察治理工作,合理的临灾预警是有效减少滑坡灾害损失的重要手段。首先确定降雨诱发“阶跃型”滑坡的预警关键判据为前期降雨、当次降雨、位移速率,并引入“一个降雨过程”定义滑坡监测的降雨区间,将预警过程分为当次降雨和前期降雨+当次降雨两种模式。然后运用最小二乘法确定滑坡“阶跃”变形曲线上的“破坏拐点”和“稳定拐点”用以确定变形加速区间,以此求解前期降雨、当次降雨以及移速率阈值。最后以王家坡滑坡为例,设计了两种模式下的5级递进式分级预警模型。研究表明：（1）前期降雨与当次降雨组成“一个降雨过程”的时间间隔为7 d;（2）王家坡滑坡的位移速率阈值为20 mm/d;（3）前期降雨+当次降雨模式下王家坡滑坡的前期降雨、当次降雨阈值分别为10、15 mm,当次降雨模式下王家坡滑坡的降雨阈值为25 mm。 相似文献
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《岩土力学》2017,(12)
三峡库区滑坡地表位移—时间曲线多呈“台阶型”特征。基于位移响应成份模型的滑坡位移预测方法是对该类滑坡位移预测的主要方法之一。针对目前水库滑坡波动项位移预测工作中尚未考虑主要诱发因素的高频成份与低频成份的问题,提出了基于时间序列EEMD重构的滑坡位移PSO-SVR预测的方法。以白水河滑坡2003年7月至2013年3月117个地表位移数据为例,采用EEMD法将地表位移时间序列分解为趋势项位移和波动项位移,该趋势项位移用最小二乘法的二次多项式拟合预测;根据EEMD和t检验法,确定高频降雨量、低频降雨量、高频库水位和低频库水位,结合其它常用因素,采用灰色关联分析确定白水河滑坡影响波动项位移的优势因素为高频降雨量和月间库水位变化,基于优势因素建立PSO-SVR模型预测波动项位移。结果表明,总预测值的平均相对误差为0.009 8,方差比为0.023 9,小误差概率为1,预测效果较好。利用该方法对三峡库区其它5个“台阶型”滑坡进行了预测,预测位移与实测位移较吻合,进一步证明了该方法的有效性,对同类滑坡的预测预报具有一定的借鉴意义。 相似文献
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基于非平稳时间序列分析的滑坡变形预测 总被引：4，自引：0，他引：4
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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《岩土力学》2017,(12):3660-3669
三峡库区滑坡地表位移-时间曲线多呈台阶型特征。基于位移响应成分模型的滑坡位移预测方法是该类滑坡位移预测的主要方法之一。针对目前水库滑坡波动项位移预测工作中尚未考虑主要诱发因素的高频成分与低频成分的问题,提出了基于时间序列集合经验模态分解(EEMD)与重构的粒子群优化-支持向量机回归(PSO-SVR)位移预测方法。以白水河滑坡2003年7月至2013年3月117个地表位移数据为例,采用EEMD法将位移时间序列分解为趋势项位移和波动项位移,该趋势项位移用最小二乘法的二次多项式拟合预测;根据EEMD和t检验法,确定高频降雨量、低频降雨量、高频库水位和低频库水位,结合其他常用因素,采用灰色关联分析确定白水河滑坡影响波动项位移的优势因素为高频降雨量和月间库水位变化,基于优势因素建立PSO-SVR模型预测波动项位移。结果表明,总预测值的平均相对误差为0.009 8,方差比为0.023 9,小误差概率为1,预测效果较好。利用该方法对三峡库区其他5个台阶型滑坡进行了预测,预测位移与实测位移较吻合,进一步证明了该方法的有效性,对同类滑坡的预测预报具有一定的借鉴意义。 相似文献