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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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向海湿地自然保护区鸟类多样性评价方法的比较研究 总被引：1，自引：1，他引：1
鸟类多样性是评价湿地生态环境质量极其敏感的指标。向海湿地自然保护区地处半干旱区,受气候和人为影响,生态环境变化极为剧烈,因此,寻求一种行之有效且简单易行的鸟类多样性评价手段,对于及时了解湿地生态环境质量的动态变化信息,提出湿地和鸟类多样性的管理和保护对策至关重要。稀疏标准化法是一种建立在物种-面积关系上的生物多样性评价方法,主要用于区域尺度上的生物多样性评估。运用改进的稀疏标准化程序,利用多年调查和收集的鸟类数据,来评价和分析向海自然保护区鸟类多样性及其变化,结合香农-威纳多样性指数和均匀度指数,分析了两种方法获取结果的相关性。评估结果表明:稀疏标准化法获取的鸟类多样性和均匀度信息与传统的香农-威纳多样性指数和Pielou均匀度指数间具有显著的相关关系,可以用于鸟类的多样性和均匀度评价,且具有科学、直观、运算简捷、快速等优势。 相似文献
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降雨条件下大型滑坡体渗流稳定性分析 总被引：6，自引：0，他引：6
西南高山峡谷地区,大型滑坡体分布广泛,降雨作用下极易产生失稳。古水水电站争岗特大型滑坡堆积体方量高达4 750×104 m3,存在多处厚度超过50 m 的超深层滑坡。2008年强降雨导致滑体变形再次启动并加剧,依据野外勘测,首先对地质结构和水文条件进行了分析,基于此对降雨入渗机制和稳定性现状开展了定性评价,认为降雨引起了滑体材料强度降低,整体处于沿贯通底滑面蠕滑变形的状态,须开挖加固治理。其次,运用饱和非饱和渗流理论,对降雨条件下滑体开挖治理前、后渗流特性进行了定量研究,揭示了入渗引起滑动变形的动态机制,并对稳定性和治理措施进行了评价,提出了有效的排水措施。结果显示,入渗引起土体饱和,形成浸润线并出现滞水现象;治理前滑体局部和滑带处滞水严重,雨停4 d后,滞水层厚度最高达6 m,此时稳定性最差;治理后滞水层明显减小,稳定性显著提升。其结果真实地反映了滑体稳定性现状与规律,与现场勘查相吻合。治理措施亦有显著效果,依据滞水层分布位置,提出相关排水措施,更有利于保持其稳定性。研究成果可为类似工程问题提供有意义的参考。 相似文献
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