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1.
提出一种新的古滑坡变形预测方法。首先结合集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)对古滑坡变形数据进行分解,然后利用分项组合神经网络预测古滑坡复活区的变形,最后利用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)进行古滑坡多标度趋势评价。以王家坡滑坡为例分析本文方法的有效性。结果表明,组合分解模型EEMD-SVD较单项分解模型具有更强的数据分解能力,可有效实现滑坡变形数据的信息分解;基于神经网络的分项组合预测模型适用于滑坡变形预测,所得预测结果的相对误差基本在2%左右,预测精度较高,且外推预测显示滑坡变形仍会进一步增加,增加速率为1.23~1.36 mm/周期;MF-DFA模型的多标度特征分析结果显示,滑坡变形具有多重分形特征,变形有进一步增加的趋势,这与预测结果较为一致,可佐证前述预测结果的准确性。 相似文献
2.
李晓斌 《大地测量与地球动力学》2022,42(6):588-593
为准确掌握库区滑坡变形潜势,在变形监测成果统计基础上,首先利用极限位移准则开展滑坡现状变形潜势分析;然后以相关向量机为理论基础,通过优化处理保证其参数最优性,构建滑坡变形预测模型,并以预测结果开展滑坡变形潜势的发展趋势评价;最后结合两种分析结果,实现滑坡综合变形潜势分析。结果表明,不同监测点的现状变形潜势状态存在一定差异,由不利原则可知,现状变形潜势等级为Ⅳ级,潜势程度属严重状态;滑坡变形仍会进一步增加,变形潜势趋于不利方向发展。综合两种分析结果可知,滑坡变形潜势处于不利状态,后期失稳可能性较大,应加强灾害防治,避免成灾损失。 相似文献
3.
滑坡灾害应急处置能力是地质灾害减灾防灾的重要方面。目前,基于滑坡灾害预测和预警分级成果,系统性的应急措施分类研究还鲜有展开,因此,以三峡库区白水河滑坡为例,运用时间序列加法模型将滑坡累计位移分解为趋势项位移与周期项位移,并分别应用多项式拟合及自回归（AR）模型对2个分量进行预测,在此结果上采用聚类分析方法将滑坡变形分为匀速变形与加速变形阶段,综合判断滑坡灾害预警等级,开展了针对滑坡预警分级的应急措施研究。结果表明:白水河滑坡预警等级主要为蓝色和黄色2种类型,对处于不同的预警等级下的滑坡,可根据滑坡变形特征快速决策,基于滑坡灾害预测和预警分级结果能更有效地指导滑坡应急处置。 相似文献
4.
结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。 相似文献
5.
黄冈市是湖北省汛期地质灾害频发区之一, 地质灾害类型以滑坡为主, 其中75%为降雨型滑坡。通过统计分析黄冈市近10年滑坡与降雨的相关关系, 在考虑黄冈市地质灾害易发性分区基础上, 研究黄冈市降雨型滑坡的降雨阈值, 利用逻辑回归模型建立滑坡发生的概率预测模型, 再针对不同等级易发区提出对应的气象预警判据。最后以历史降雨及其滑坡事件检验预警判据的合理性与可信度。结果表明, 所建立的气象预警判据在时间尺度上由以往依托气象部门的中长期预警精细到了24 h的短临预警, 在空间尺度上确定了不同等级易发区的降雨型滑坡气象预警判据。预警准确率大幅提升, 显著提高了黄冈市降雨型滑坡气象预警精度, 可为临灾转移提供精细化的技术指导, 有效降低降雨型滑坡灾害带来的生命财产损失。 相似文献
6.
陈明明 《大地测量与地球动力学》2024,(2):189-194+208
为有效掌握古滑坡复活特征及其变形规律,基于滑坡区现场调查成果,首先开展其复活变形特征分析,再利用WPT-ROA-RVM-CT模型进行滑坡变形预测研究。结果表明,在强降雨或持续降雨后,滑坡地表裂缝较为发育,具有张剪性质,且滑坡呈明显推移式特征,即滑坡中、后缘变形明显大于前缘,变形方向具有逆时针变化规律,充分说明古滑坡复活变形特征显著。同时,通过变形预测,验证WPT-ROA-RVM-CT模型具有较高的预测精度,并经外推预测,得到滑坡后续变形速率均为正值且较大,判断滑坡后续变形还会进一步增加,具有较大失稳风险,需尽快开展灾害防治研究。 相似文献
7.
以某变质岩区大型高位滑坡变形监测成果为基础,开展既有变形特征分析和变形发展分析。结果表明,CEEMDAN-PSR-KELM-ARIMA模型在滑坡变形预测中具有较强的适用性,所得预测结果的相对误差均值范围为2.00%~2.03%,其方差值也较小,具有较优的预测精度及稳定性;预报等级属于Ⅲ级-橙色预报,为较危险状态;滑坡变形速率具减小趋势,但累积变形仍会进一步增加。 相似文献
8.
杨勃 《大地测量与地球动力学》2017,37(12):1234-1238
为提高桥梁变形预测的精度,探讨不同预测模型在桥梁变形预测中的效果,结合桥梁变形监测数据及组合预测思路,构建桥梁的MC误差修正优化组合预测模型。通过实例验证得出,组合预测较单项预测具有更高的预测精度及稳定性,其中以RBF神经网络组合的预测精度最高;同时,误差优化修正模型进一步减小了预测误差,优化后预测结果的相对误差期望值为0.86%,方差值为0.097 3 mm2,准确预测了桥梁变形,验证了该思路的有效性。 相似文献
9.
如果滑坡发生时间信息不完备则会导致滑坡与降雨时序关系错误,以至于降雨阈值模型精度偏低。以重庆市万州区1995-2015年所发生的降雨型滑坡为研究对象,将区内严重缺失历史滑坡时间信息的恒合乡作为验证区,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)融合时域卷积网络(TCN)的模型方法。该方法通过模拟降雨型滑坡发生时间与降雨量间的非线性关系,重建降雨型滑坡事件在某日发生的时间概率。将重建时间信息后的滑坡事件进行了验证与筛选,应用于累积有效降雨量-降雨历时曲线的合理划分,构建了滑坡气象预警模型。结果表明,本方法所预测滑坡时间概率平均值达到90.33%,高于人工神经网络(ANN)(71.17%)、LSTM(72.75%)和TCN(86.91%)的概率。利用预测概率高于90%的滑坡,将验证区18个时间信息扩充至201个。基于扩充时间信息后的滑坡数据所构建的气象预警模型比仅利用历史滑坡事件具有更合理的预警分级,在严重警告级别上有效预警率提升了42.86%。结果说明该方法可弥补野外调查中灾害数据时间信息不足的问题,为降雨型滑坡气象预警工作提供数据支撑,由此提高气象预警准确率。 相似文献
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研究库水位升降与降雨影响下三峡库区堆积层滑坡的稳定性变化特征,并对其进行预测具有重要意义。建立了三峡库区万州区麻柳林滑坡的地质模型,基于P Ⅲ型分布曲线对降雨重现期进行分析后共设置了12种计算工况;利用Geostudio软件对滑坡稳定性进行了模拟。结果表明:库水位下降和降雨入渗均会使滑坡稳定性系数减小,不仅变化幅度与库水位下降速率和降雨强度均为正相关关系,而且滑坡稳定性对于降雨条件更加敏感。2种最不利工况条件下的滑坡稳定性系数分别为0.95和0.949,此时滑坡失稳破坏。利用灰色模型对最不利工况下的滑坡稳定性系数进行了滚动预测,其MAPE为2.86%,MSE为0.033,预测精度优于多项式模型。 相似文献
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采用合成孔径雷达时序分析方法，利用2016-12～2017-05(12 d为一个周期)连续13景哨兵卫星雷达影像对淮南矿区内的居民区杨聚庄进行形变监测。根据矿区形变特征，提出一种基于灰色支持向量机（GM-SVR）的组合预测模型对矿区形变进行预测，并与传统的单一灰色模型和支持向量机预测模型进行对比。结果表明，时序InSAR技术和GM-SVR模型的结合，可以实现对矿区形变的快速监测和灾害预防，为矿区灾害监测与预警提供了一种可靠手段。 相似文献
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为全面准确地识别小金川半扇门-达维河段干流两岸滑坡隐患,基于SBAS-InSAR技术,通过Sentinel-1升、降轨数据分析结果结合互补的方式对该区域的滑坡隐患进行早期识别。结果显示：1）升、降轨数据结合有效减小了阴影叠掩区干扰,能够较全面地识别出两岸岸坡长期蠕变的隐患点;2）Sentinel-1降轨处理得到LOS向形变速率为-120~10 mm/a,升轨处理得到的形变速率为-131~10 mm/a;3）基于形变结果识别出35处滑坡隐患点,其中8处为典型滑坡隐患点。重点分析两处滑坡隐患点的形变特征并进行现场复核显示,坡体上道路错断明显,在形变区域发育有裂隙并导致地台发生错动,验证了坡体处于长期蠕变状态。 相似文献
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统计确定临界降雨量是滑坡早期预警常用的方法。东南沿海地区台风暴雨不同于一般降雨, 常引发滑坡灾害, 从而威胁沿海地区人民生命财产安全。为了建立台风和非台风降雨型滑坡临界降雨量预测模型, 以浙江丽水市为例, 基于2010-2020年台风暴雨、非台风降雨诱发滑坡与降雨量的统计, 构建了丽水市滑坡发生概率和有效降雨量的关系, 提出了多时长临界降雨量预测模型, 并开展了台风和非台风降雨型滑坡预测模型结果的对比分析。结果表明, 非台风降雨与台风暴雨之间雨型和雨量差异是导致丽水市内2类降雨滑坡预测模型差异的主要原因; 以多时长预测模型确定的临界雨量值法和有效降雨天数更加符合丽水市降雨型滑坡的预测预报, 且预测精度相比于传统相关性分析法更高。研究成果对于开发区域降雨型滑坡预测模型具有理论意义, 对我国东南沿海地区汛期滑坡早期预警具有重要实际意义。 相似文献
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采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时，其网络输出权值由最小二乘估计得出，导致ELM抗差能力较差，从而造成网络训练参数不准确。为此，将M估计与ELM相结合，提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值，以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例，将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明，该方法能够有效降低粗差对预测的影响，具有良好的抗差能力。 相似文献