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一种基于数据增强策略的滑坡变形预测方法: 本发明公开了一种基于数据增强策略的滑坡变形预测方法，包括以下步骤：S1、收集滑坡变形数据，建立滑坡变形速率时间序列的数据集；S2、通过数据增强策略对数据集进行处理，得到增强后的数据集；S3、将增强后的数据集输入深度学习网...; 邱洪志熊俊楠董建辉周阳田涛

基于多变量自优化动态神经网络的“阶跃型”滑坡变形预测被引量：1: 2024年; 传统累计变形预测方法在曲线结构分解和表征模型选择上具有多样性,由此引起了工作量大、预测精度低以及预测方法适用对象较局限等问题,为此考虑降雨量、库水位、库水位变化对滑坡累计变形的影响,基于非线性自回归模型建立了多变量自优化动态神经网络,并将其应用在三峡库区典型的“阶跃型”滑坡——白家包滑坡累计位移预测中。通过对滑坡变形累计曲线时间序列的分析,采用神经网络方法对全曲线模型进行求解,形成了非线性自回归神经网络模型,利用多种群遗传算法对神经网络的参数和结构进行优化训练,并将适应度函数均方误差作为预测模型误差偏离标准。结果表明:所提出的自优化动态神经网络对滑坡多个测点的累计位移拟合精度高,误差可控制在1%左右,预测过程减少了主观因素引起的误差,考虑了滑坡发展过程的动态性,可为“阶跃型”滑坡累计位移的实时预测提供参考。; 徐志华杨旭孙钱程何钰铭张国栋叶义成; 关键词：动态神经网络

基于历史坡面位移监测数据的滑坡变形预测: 2024年; 根据最优加权组合理论,结合多个适应不同曲线特征的数学模型,建立最优加权组合模型用于滑坡变形的预测。基于实际滑坡监测数据分析,对加权组合模型及单一模型在数据拟合精度及预测精度方面进行了分析比较。拟合数据的结果表明,加权组合模型的拟合精度最高,预测值与实际值比较吻合,因此加权组合模型可提高滑坡变形临近时段的预测精度,预测数据可用于滑坡的临滑预警。; 陈涛王卫中; 关键词：滑坡

基于分数阶傅里叶变换的黄土古滑坡变形预测分析: 2024年; 为实现滑坡变形的高精度预测,提出通过深入挖掘数据潜在相关性的变形组合预测思路来构建滑坡变形预测模型,即先采用分数阶傅里叶变换进行变形数据的分解处理,再通过改进果蝇优化算法、核极限学习机开展滑坡变形主趋势预测,并结合多尺度分析、支持向量机及变权组合等实现主趋势预测误差的补充预测。实例分析表明:分数阶傅里叶变换能有效实现滑坡变形数据的分解处理,且通过阶次p的优化筛选,当其值为0.3时分解效果相对较优;在变形数据分解基础上,通过组合预测得到4个监测点的相对误差平均值范围为2.01%~2.15%,训练时间范围为164.08~173.68 ms,表明提出的预测思路不仅具有较高的预测精度、较快的训练速度,还具有较强的预测稳定性,验证了预测思路的合理性,且4个监测点的速率均值范围为1.74~2.26 mm/期,增加速率也较大,无收敛特征,因此应尽快开展滑坡防治处理。研究可为类似滑坡变形预测提供借鉴。; 寇丹晖; 关键词：黄土滑坡极限学习机数据分解组合预测

改进奇异谱分析在滑坡变形预测中的应用研究: 针对奇异谱分析存在滞后窗口和主分量选择的问题,本文通过改进迹矩阵进行算法优化,结合频谱分析和迭代法自主选择主分量并进行外推,提出一种改进奇异谱分析的预测方法。结果表明,该方法克服了滞后窗口大小设置和主分量问题,相对传统奇...; 刘彦杰李辰风倪自强; 关键词：奇异谱分析滑坡频谱分析

基于长短期记忆网络的甘肃舟曲立节北山滑坡变形预测被引量：1: 2023年; 立节镇北山滑坡长期处于蠕动变形状态,已多次发生滑坡、泥石流灾害。监测地表形变,以掌握灾害体地表形变规律,是实现地质灾害预警预报的可靠依据。文章引入一种机器学习模型——长短期记忆网络,通过立节北山监测点位移数据,运用该方法对立节北山滑坡变形进行预测,并且将预测结果与实际数据进行比对和分析。文章预测结果评价指标选用均方根误差、平均绝对误差、决定系数以及可解释方差,其中决定系数和可解释方差均达到0.99,预测值和真实值的拟合均方根误差和平均绝对误差也表现较低,说明长短期记忆网络在立节北山滑坡变形的预测中达到了良好的预测性能。; 高子雁李瑞冬石鹏卿周小龙张娟; 关键词：滑坡

基于一维黏塑性运动模型的大型慢速滑坡变形预测研究: 2023年; 慢速滑坡变形缓慢,持续时间长,在世界范围内分布广泛,具有隐蔽性强和突发性高等特点,给人类的生存与发展带来了巨大的威胁与危害,并且有数量众多的大型慢速滑坡经过长期缓慢变形后演化成高速滑坡,造成了不可估量的损失。依托金龙山大型慢速滑坡丰富的监测资料,考虑黏性力对于慢速滑坡变形的作用,基于无限边坡模型和宾汉姆模型建立一维黏塑性运动模型,从雨季和旱季2个典型研究时段对滑坡的变形进行了定量预测。研究结果表明:(1)模型计算得到的变形模拟数据与其监测数据一致性均较好,其中雨季和旱季累计位移的相关性系数高达0.9941和0.9979,变化趋势高度一致;(2)预测时段金龙山滑坡雨季和旱季累计位移的相对误差均在1%左右,其中雨季累计位移最终预测值相对误差为1.48%,旱季累计位移最终预测值相对误差为0.86%,模型预测精度较高;(3)模型的模拟结果较好地反映了慢速滑坡变形的季节波动性,其中旱季的模拟结果要优于雨季。一维黏塑性运动模型强调慢速滑坡变形过程中的力学作用过程,实现了大型慢速滑坡变形的定量预测,相关研究成果可以为大型慢速滑坡变形的预测及评价和工程防灾减灾提供科学参考和依据。; 姚杰李秀珍郑玲静

滑坡变形预测分析和趋势判断研究: 2023年; 基于滑坡变形监测数据,先利用优化长短期记忆人工神经网络构建滑坡变形预测模型,再利用重标极差法进行滑坡变形趋势判断研究,最后通过两者结果的对比综合评价滑坡变形规律.实例分析表明:滑坡变形预测结果的平均相对误差为1.95%~2.03%,预测效果较优;外推预测的统计分析表明,滑坡变形仍会持续增加;变形趋势判断得到的滑坡变形序列的Hurst指数均大于0.5,具正向增加趋势.因此,两者结果对比,得出滑坡变形向不利方向发展,建议加强滑坡灾害防治措施.; 雷海智谢继香; 关键词：滑坡

基于PFDGM(1,1)-AR模型的老滑坡变形预测研究被引量：1: 2023年; 为有效掌握老滑坡复活机理及其变形规律,以某变质岩区顺层老滑坡为工程背景,结合变形监测结果,开展其变形规律分析及变形预测研究。分析结果表明,老滑坡复活体的变形特征显著,尤其以复活体中部变形更为突出,并经变形预测,得出复活体的累计变形仍会进一步增加,其稳定性趋于减弱,其中,中部的变形无收敛趋势,即增加速率仍趋于增大,其稳定性减弱程度相对更大,对其开展防治必要性显著。; 任文辉; 关键词：稳定性

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