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受季节降雨波动和邻近点位的牵引作用影响,滑坡位移呈阶梯状变化趋势。为有效预测该类滑坡的位移,本文提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络位移预测模型。首先,建立滑坡监测累计位移时间序列模型,将滑坡累计位移分解为趋势项和周期项;然后,分析滑坡因子与趋势项及周期项的相关性,采用多项式回归对趋势项进行拟合,通过基于注意力机制的Bi-LSTM对周期项进行预测。试验结果表明:基于注意力机制的Bi-LSTM预测模型具有稳健的泛化能力,能有效捕获不同时序数据间的相关性;预测结果精度平均绝对误差为0.088 mm,平均均方误差为0.042 mm,相比常规的长短时记忆(LSTM)神经网络模型,本文方法的预测结果精度更高。 相似文献
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在滑坡位移综合预测研究中,常因滑坡随机位移分量无法准确提取、最优训练数据集及时效性无法确定等,造成多源监测数据利用不充分、位移预测结果不稳定。鉴于此,引入变分模态分解,在滑坡位移时序分析的基础上,结合门控循环单元递归神经网络,提出一种新型滑坡位移综合预测模型。以三峡库区白水河滑坡为例,选取2003-07—2012-12的位移监测数据和同时期库水位及降雨数据进行分析研究,综合模型预测结果的均方根误差为9.715 mm,判定系数为0.967。对比实验分析表明,该模型在保证高预测精度的同时,在有效预测时长和时效性上同样优势明显,在库岸滑坡位移预测研究中具有很强的应用和推广价值。 相似文献
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针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。 相似文献
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山体滑坡位移量预测精度主要受预测模型和参量的影响,而基于回归模型和灰度预测模型的传统滑坡预测模型主要存在模型预测结构单调、引入的预测影响参量不全面、长期性预测精度低等问题,因此,本文基于北斗数据提出了一种基于梯度增强多元回归算法的滑坡预测方法。梯度增强多元回归模型在考虑多重因素的前提下,使用如降水量、土壤湿度、地形参数等滑坡主影响因子作为回归模型参量,同时结合梯度增强方法,可以增强预测模型的有效结构,提升数据的使用率,进而提高长、短期的滑坡位移量预测精度。最后以西宁市南山寺滑坡带为例,考虑降水、地面沉降、地形地貌等诱发滑坡的关键因素,分别基于梯度增强多元回归模型、贝叶斯岭回归模型、弹性网络回归模型及支持向量机回归模型进行试验。结果表明,梯度增强多元回归模型的方差(EV)结果为0.99 mm^(2),均方差(MSE)结果为0.04 mm,平均绝对误差(MAE)结果为0.15 mm,且利用梯度增强多元回归模型对2020年12月的表面位移量进行预测,发现相对误差区间为(-0.8%,0.8%],预测精度最高。因此,相对而言,梯度增强多元回归预测模型精度更优、效率更高,更能准确反映滑坡表面位移量的变化状态,精确地对滑坡体进行全天候监控、预警,保障滑坡体周边环境的安全。 相似文献
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滑坡位移预测是滑坡灾害实时监测预警的重要组成部分,良好的滑坡位移预测模型有助于预测地质灾害发生。滑坡变形受多种外界因素影响呈现出随机性和非线性的特点,在现有的滑坡位移预测方法中,机器学习方法在滑坡位移预测中得到了广泛的应用。针对滑坡位移预测是趋势项位移和周期项叠加的特点,本文研究采用基于集成经验模态分解(EEMD)的滑坡趋势项和周期项位移提取方法,结合支持向量回归(SVR)模型实现对滑坡的位移预测。首先,详细介绍了该模型的构建过程和预测性能,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R2)作为评估模型的预测性能指标。然后,分别利用EEMD-SVR、SVR、Elman模型对贵州省岩溶山区的一处滑坡进行位移预测,结果表明,EEMD-SVR模型连续1 d预测的RMSE值、MAPE值和R2值分别为0.648 mm、0.518%和0.996 8,可以提供更高可靠的滑坡位移预测精度,对同类滑坡的位移预测具有一定的参考价值。 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
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传统的时空预测方法缺乏对复杂时空非线性关系的描述,且难以顾及空间多尺度特征对于预测结果的影响。针对这一问题,本文提出了一种融合空间多尺度特征的时空网络模型(MST-Net),将流量预测的回归问题转换为具有时空特性的判别模型。首先,通过并联卷积提取空间多尺度特征;然后,通过引入注意力机制的门控循环单元提取时间特征;最后,利用全连接层得到预测结果。本文将该模型用于人群活动流量的预测,分别在两组真实的社交媒体签到数据集上进行试验。试验结果表明:本文采用的卷积层连接方式和特征融合方法,相比于单层卷积层提取空间特征、其他连接方式和融合方法以及传统的时空预测模型,在均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)两个预测结果评价指标上均有不同程度的提高,说明本文方法具有较高的预测精度,能够较好地拟合时空问题的非线性关系,实现人群活动流量的预测。 相似文献
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针对粒子群优化BP神经网络模型存在的不足,该文在粒子群算法中引入混沌理论,建立混沌粒子群算法优化BP神经网络的组合优化模型。以四川省凉山彝族自治州某滑坡的位移监测数据为例,将混沌粒子群算法优化BP神经网络模型与其他优化粒子群算法与BP神经网络组合模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于混沌粒子群算法优化BP神经网络的预测模型,滑坡水平位移与垂直位移的预测值与相应的实测值相对误差的平均值分别为1.05%和0.78%,平均绝对误差分别为0.825 0和0.460 1mm,均方根误差分别为1.000 5和0.527 5mm,实验结果验证了该文预测模型结果能更好地反映滑坡位移趋势,具有较好的实用性。 相似文献
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为达到提高滑坡变形预测精度的目的,利用量子算法和粒子群算法对支持向量机进行优化,并利用马尔科夫链对滑坡变形预测误差进行修正,综合构建滑坡变形的递进式预测模型。结果表明:通过量子算法及粒子群算法对支持向量机优化,克服支持向量机参数选取困难,实现预测过程的全局优化,并经过MC误差修正模型对滑坡变形预测值误差修正,提高预测精度及预测值稳定性,验证预测模型可行性和有效性,为滑坡变形预测提供一种新的预测方法。 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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滑坡通常发生突然,破坏力巨大,经常造成重大生命安全事故和财产损失。高可靠性、高精度及具有抗差性能的滑坡形变监测预测手段和方法对于国家防灾减灾需求具有切实意义。InSAR技术是一种能够全天时和全天候观测获取高空间分辨率和宽覆盖率影像,高灵敏性捕捉时空维动态变化的监测手段,然而目前应用InSAR时序影像对滑坡区进行滑坡预测的工作仅是凤毛麟角。基于时序InSAR观测结果,本文提出了一种能够有效解决中短期滑坡预测问题的深度学习滑坡预测方法。在三峡新铺滑坡区应用N-BEATS网络模型和Sentinel-1 SAR数据进行形变预测,以均方根误差1.1 mm的预测精度完成了滑坡预测工作,并对预测结果进行了数据结构影响的规律性分析、传统方法效果对比、抗差性评估及置信区间估计等多方位的剖析,结果显示出了其高精度、高可靠性及具有一定抗差能力的突出优势。 相似文献
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为了掌握地质灾害深部位移的变形规律,使用阵列式位移传感系统（SAA）对地质灾害不稳定体进行深部位移动态监测,并同时安装了测斜仪以进行比较分析。通过建立地质本构模型和进行"降雨-变形"模型分析,优化设计了监测线和监测点位。试验结果表明：在地质灾害监测中,使用阵列式位移传感系统进行滑坡体深部位移的监测,不仅能够实时监测到滑坡体深部位移的变形情况,还能判断出滑移面具体位置。相比于测斜仪监测,阵列式位移传感系统测量准确度更高,在滑坡地质灾害监测中有更好的应用范围和前景。 相似文献
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时空Kalman滤波可对变形监测数据进行时空滤波去噪、数据插补和变形预测,本文利用时空Kalman滤波进行变形分析,从模型原理及试验两方面比较分析了Kriged Kalman filter(KKF)、space time Kalman filter(STKF)和spatio-temporal mixed effects(STME) 3种典型时空Kalman滤波模型的性能和适用性。结果表明:3种时空Kalman滤波模型均基于空间基函数及动力学模型组合形式描述时空数据的时空相关性,其主要差异在于空间变异的描述形式不同、空间基函数和状态转移矩阵构造过程不同及模型降维方法不同。在适用性方面,KKF模型更适合于稀疏测站的变形分析,STKF模型及STME模型更适合于海量测站的变形分析。在变形分析应用效果方面,3种时空Kalman滤波模型均具有较高精度的时空滤波去噪、数据插补和变形预测性能,其滤波结果相对于普通Kalman滤波结果的平均改善率为21.1%,其缺失数据插补结果相对于Hermite时间插值结果的平均改善率为42.4%,其空间预测结果相对于Kriging空间插值结果的平均改善率为65.3%,其对已知测站未来变形的时空预测结果相对于普通Kalman滤波时间预测结果的平均改善率为20.6%,其对非观测站点未来变形的时空预测结果相对于Kalman滤波+Kriging组合模型预测结果的平均改善率为20.5%。 相似文献
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滑坡是人类面临的主要地质灾害之一,而滑坡监测是减少滑坡灾害的有效方法之一,其中外观监测具有能监测滑坡体的运动特征等优势,在滑坡监测系统中占据了重要的地位。从滑坡监测控制网布设、监测点布置以及观测频率和周期的确定3个方面,结合滑坡的等级、变形阶段、滑坡类型以及变形特征等方面进行针对性布设实施,使其滑坡监测不仅经济合理且同时能较好地反映滑坡变形趋势,为后期预测预报分析提供可靠数据支撑。 相似文献
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针对变形发展趋势多样性的特点,将无偏NGM(1,1,k)模型应用于变形监测数据的分析预测中,说明无偏NGM(1,1,k)模型可分别用于拟合近似线性-指数增长趋势变形序列、近似非齐次指数变形序列和近似齐次指数变形序列。根据监测数据的发展特点可选择适合的建模方法。实例分析结果显示,无偏NGM(1,1,k)模型具有良好的拟合和预测精度,可用于滑坡位移的分析预测中。 相似文献