基于Fisher判别分析法的岩溶塌陷预测

为了更准确地预测岩溶塌陷,基于Fisher判别分析法,首先选择内聚力、内摩擦角、覆盖层厚度、覆盖层厚度减高水位埋深、覆盖层厚度减低水位埋深5个最主要的影响因素作为判别因子;接着以桂林市20组岩溶塌陷案例为学习样本进行计算,建立相应的Fisher线性判别函数;然后利用回代估计法对上述20纽样本的预测结果进行逐一检验,其正确率为100％;随后将上述预测结果与前人运用逐步判别、神经网络判别等方法得到的结果进行比较分析,认为Fisher判别分析法具有不需进行模型和参数的选择以及不受人为因素的影响等优点;最后将建立的Fisher线性判别函数用于另外的10组实际案例进行预测分析,预测结果与实际情况完全吻合。结果表明：用Fisher判别分析法进行岩溶塌陷预测,简易方便,正确率高,实用性好;该方法是岩溶塌陷预测的一种新方法。     

唐山市岩溶地面塌陷稳定性评价的Logistic回归模型

针对覆盖型岩溶发育区地面稳定性评价问题,提出一种新的岩溶地面塌陷稳定性评价方法。依据唐山市岩溶勘察与地灾评估资料,以岩溶发育区地面稳定情况为因变量,选取5个主要影响因素作为自变量,建立了岩溶地面塌陷稳定性评价的二分类Logistic回归模型。模型拟合优度、预测能力和模型稳定性检验表明,该模型预测能力强,预测结果与实际情况吻合度良好。所建模型能对定性因素进行定量分析,易于获取评价因子,可简便地、快捷地对与唐山岩溶发育区相似区域的岩溶地面塌陷稳定性给出评价,值得推广和应用。     

WA联合ELM与OS-ELM的滑坡位移预测模型

滑坡累积位移监测曲线往往呈现出复杂的非线性增长特性,对此建立了不少相关的预测模型,而以往的预测模型存在着许多不足。本文基于小波函数（Wavelet Analysis,WA）,ELM与OS-ELM,提出一种名为WA联合ELM、OS-ELM的预测方法。首先,该方法基于小波函数,将滑坡累积位移分解成受内部地质条件影响的趋势项和受外部影响因子影响的周期项;然后,基于ELM与OS-ELM分别对趋势项和周期项进行预测;最后将趋势项和周期项的预测值叠加得到累积位移的预测值。结果表明,小波函数得到的趋势项展现出良好的趋势性,而周期项也展现出良好的周期性;以Sigmoid方程为核函数,隐含层神经元个数为33的ELM模型能准确高效对趋势项进行预测,而以RBF方程为核函数,隐含层神经元个数为100的OS-ELM模型能准确高效对周期项进行预测;累积位移预测数据的RMSE分别为0.1423和0.1315,预测结果相对较好,能够在滑坡位移预测领域发挥一定的作用。     

WPD-COA-ELM模型在汛期月降水量时间 序列预测中的应用研究

针对月降水量时间序列多尺度非平稳性特点,提出小波包分解（WPD）-白骨顶鸟优化算法（COA）-极限学习机（ELM）相融合的降水量预测模型。首先,利用WPD将非平稳月降水量时间序列分解为若干子序列分量;然后在不同维度条件下利用6个典型函数对COA进行仿真测试;利用COA优化ELM输入层权值和隐含层偏值,对每一个子序列分量分别建立COA-ELM模型进行预测,将预测结果叠加重构后即为最终预测结果;最后,以云南省龙潭站汛期和主汛期月降水量数据为例进行实验,并与WPDCOA-BP、WPD-ELM、WPD-BP预测模型进行比较。结果表明：COA在不同维度条件下均具有较好的寻优精度和全局搜索能力。WPD-COA-ELM模型对实例汛期、主汛期月降水量时间序列预测的平均绝对百分比误差分别为3.91%、3.59%,预测精度优于WPD-COA-BP模型,远优于WPD-ELM、WPD-BP模型。WPD能科学降低月降水时间序列数据的复杂性,提高预测效果;COA能有效优化ELM输入层权值和隐含层偏值,提高ELM网络性能。     

基于岩溶水动态的岩溶地面塌陷预测预报方法

由于突发性、影响因素多样性等特点,岩溶地面塌陷的预测预报目前只能做到区域上的危险区划定,而不能实现危险区内何时、何处发生塌陷的预测预报。已有岩溶地面塌陷调查结果表明,岩溶地面塌陷的发生是有前兆的,即附近水井会提前出现水位波动大、水浑浊等现象。本文据此提出了建立健全岩溶水监测网络,对岩溶水位、水量、浊度及主要化学组分等指标进行实时动态监测,结合岩溶水流向等参数,实现短时间（数小时至数日）、小范围（小于监测网络间距）的较高精度岩溶地面塌陷预测预报的方法,并以山东省莱芜市孟家庄地区为例做了简要说明。      

基于地理探测器与层次分析法的岩溶地面塌陷易发性评价——以重庆中梁山地区为例

岩溶地面塌陷作为我国西南地区主要地质灾害类型之一,已成为影响该地区经济发展的重要因素,建立符合地区特征的岩溶地面塌陷易发性评价模型,可为塌陷的防治提供指导。文章以重庆市中梁山地区为研究区,以327个塌陷点为样本,基于GIS技术和地理探测器方法,对研究区三组样本点进行因子探测,定量化筛选出影响较大的评价因子,并采用层次分析法对岩溶地面塌陷易发性做出评价。结果显示:随着样本点数量变化,影响因子的解释度q值排序存在差异,然而三组数据中,各因子对岩溶塌陷的贡献大小排序始终是地层类型、地层富水性、距隧道距离、高程和坡度;基于地理探测器—层次分析法相结合的岩溶塌陷易发性评价结果预测精度达89.88%,高易发区主要在岩溶槽谷区嘉陵江组和大冶组地层分布地段。      

湖南临武某地岩溶地面塌陷特征及成因机理探讨

临武某地于2019年12月19日发生岩溶地面塌陷,塌陷前后有大量因地面变形所致建筑物损坏,利用地表调查、高密度电法、钻探等手段查明了岩溶地面塌陷所处的地质环境条件、地下水位变化情况、岩溶发育和分布特征、建构筑物变形特征、影响范围等。本文从上部覆盖层、淤泥质粘土层特征、下部灰岩的岩溶发育情况等结合岩溶地面塌陷形成条件的综合研究,提出本区覆盖型岩溶地面塌陷成因机理,并对岩溶地面塌陷进行了分析预判,提出了相应防治建议。     

人工神经网络在岩溶塌陷预测中的应用研究

本文利用已有资料建立了岩溶塌陷预测ＢＰ神经网络模型,并对桂林岩区进行了岩溶塌陷预测。结果表明,在岩溶塌陷预测中应用ＢＰ神经网络模型是行之有效的。     

岩溶地面塌陷预测模型初探

岩溶的发育程度、上覆岩土体性质是岩溶地面塌陷形成的基本条件;地下水位下降,地表水或降水入渗,震动荷载等动力扰动,是形成岩溶地面塌陷产生的诱发动力条件。本文以山东省泰安市岩溶地面塌陷区为例,讨论了岩溶地面塌陷的产生机理,并从受力情况对其进行了分析探讨,从而提出了岩溶地面塌陷的预测模型。本文还根据研究区的8个塌陷实例对模型进行了检验。结果表明,该模型的计算结果与实际情况基本吻合。     

基于SAPSO-ELM的瓦斯涌出量分源预测及应用

为了提高瓦斯涌出量预测精度,针对瓦斯涌出量影响因素的多重相关性、复杂性等问题,结合主成分分析法和分源预测理论,对开采层、邻近层、采空区的瓦斯涌出量数据分别进行主成分分析降维,得到预测指标。针对极限学习机(ELM)存在的输入权值矩阵与隐含层阈值随机生成的问题,利用模拟退火粒子群算法(SAPSO)对极限学习机的参数寻优,将新疆某煤矿回采工作面瓦斯涌出量及影响因素作为SAPSO-ELM模型的输入进行训练,再利用训练好的SAPSO-ELM模型对陕西某煤矿回采工作面的瓦斯涌出量进行验证预测,并对比原始ELM模型的预测结果。结果表明,SAPSO-ELM模型的平均相对误差为3.45%,ELM模型的平均相对误差为8.81%,与ELM模型相比,SAPSO-ELM模型预测精度及效率均优于原始ELM模型。分源预测理论和主成分分析法的结合有效解决了多因素间的多重相关性并降低了预测模型的复杂度,SAPSO-ELM预测模型实现了瓦斯涌出量的快速精准预测,对预防瓦斯事故发生和保障煤矿安全高效开采具有较好的指导作用。      

岩溶地面塌陷神经网络预测

应用神经网络理论的原理 ,通过对收集到的岩溶地面塌陷实例进行学习 ,建立了岩溶地面塌陷评价及预测模型 ,对某市岩溶地面塌陷进行预测。结果表明 ,神经网络方法具有精度高、收敛速度快、容错能力强等特点 ,在岩溶地面塌陷研究中具有广阔的应用前景     

覆盖型岩溶塌陷的空间预测与评价

针对危害性最大的覆盖型岩溶,建立考虑土盖层厚度和岩土体类型的典型岩溶地质结构模型,分析其在地下水位升降及地表水入渗情况下的塌陷机制。结合具体岩溶工程问题,提出“物理探测－工程勘察－岩、土物理力学试验－数值模拟－监测评价”的岩溶塌陷空间预测方法,并将该方法应用于湖北省黄石市一处典型覆盖型岩溶灾害区。在物理勘探、工程勘察和岩土物理力学试验的基础上进行的岩溶塌陷数值模拟表明,相对于地下水位快速升降,因地表水入渗导致黏土盖层软化引起的地面沉降更大。依据数值模拟结果,结合研究区地面及房屋裂缝的发展情况,划分出塌陷危险区的具体空间范围。实践证明,该岩溶塌陷空间预测方法具有较强的可操作性和较高的可靠性,可作为类似工程问题的研究方法予以推广     

广东省廉江市北部湾大道岩溶地面塌陷稳定性评价

北部湾大道位于灰岩分布区,灰岩为石炭系天子岭组,岩溶发育,表层被第四系冲积层覆盖,岩土稳定性较差。通过分析工程沿线地质环境条件,采用层次分析和模糊综合评判方法（AHP-FUZZY）对岩溶地面塌陷进行综合评判,并依据评判结果进行岩溶地面塌陷发育强弱分区,进而对未来岩溶塌陷发展趋势作出预测与评价。     

基于GIS的Logistic模型在深圳大运中心岩溶空间发育规律评价中的应用

采用Logistic回归模型进行岩溶空间发育规律评价,为深圳大运中心场地岩溶地面塌陷预测提供依据。结合岩溶发育影响因素和场地现有资料,选取地层岩性、地下水埋深、地质构造3个因素作为影响场地岩溶发育的地质因素。根据钻孔揭示的土溶洞埋藏深度频率层次聚类分析结果,将场地岩溶发育划分为<10、10～22、22～30、30～36、≥36 m共5个埋深组。将场地在平面上按10 m×10 m大小划分为6 843个评价单元。在GIS技术的支持下,以钻孔揭示的岩溶发育情况为样本空间,分别建立场地5个埋深组的3因素Logistic回归模型。通过5个埋深组的钻孔Logistic回归模型,分别计算各个埋深组情况下场地各评价单元的Logistic回归值PL。以不同埋深组土溶洞发生频率为权重,将同一位置、5个埋深组的单元PL值进行加权累加,得到场地各单元岩溶发育综合评价P值。将P值进行层次聚类分析,把场地划分为岩溶发育区、岩溶发育-不发育过渡区、岩溶不发育区。结果表明模型具有一定的可信度,可为岩溶地面塌陷评价提供依据。     

覆盖型岩溶地面塌陷综合地质预测与危险性评估

为了给覆盖型岩溶地面塌陷防治提供依据,以岩溶地面塌陷的沙漏型、土洞型和泥流型等三个塌陷机理为基础,根据岩溶地质结构,结合岩溶发育程度和触发因素,提出了覆盖型岩溶地面塌陷综合地质预测和危险性评估方法。根据塌陷变形中土颗粒行为特征,将可溶岩上覆盖层土体区分为砂性土、粘性土和软弱土三种基本类型。依据三类土层在剖面上的组合关系,划分出三大类九个亚类岩溶地质结构。首先,依据岩溶地质结构的平面分布特征,结合岩溶发育程度和研究区可能存在的触发因素,对岩溶地面塌陷进行综合地质预测,即区分为高、中、低三个易发区;然后结合塌陷灾害对周围环境的可能影响程度,进行地面塌陷危险性评估,即划分为高、中、低三个危险区。覆盖型岩溶地面塌陷综合地质预测与危险性评估方法的地质理论依据充分,具有较好的实用性和可操作性。     

咸宁市城区岩溶地面塌陷预测

咸宁市是湖北省发生岩溶地面塌陷地质灾害的地区之一。本文论述了该城区发生的岩溶地面塌陷特征,分析了形成的基本条件,应用层次评判法对其可能发生塌陷的敏感程度进行预测分区,为岩溶地面塌陷的防治提供科学依据。     

岩溶地面塌陷危险性模糊评价方法

岩溶地面塌陷危险性评价是一个复杂而亟待解决的问题,本文针对岩溶地面塌陷危险性评价的特点,在综合考虑影响岩溶地面稳定性的多种因素的基础上,引入系统层分析方法和多级模糊评价方法,并以正态函数为隶属函数,以实数的加乘运算作为合成运算规则,建立了岩溶地面塌陷危险性评价的二级模糊评价模型,并将评价结果分为:稳定、较稳定、较不稳定和不稳定4级。应用于广州市某建设场地地质灾害评估工程,结果表明该方法具有良好的可靠性。     

GIS支持下的岩溶塌陷危险性评价

通过论证利用GIS技术进行岩溶塌陷危险性定量评价的可行性和优越性，提出了通过发展接口程序将岩溶塌陷评价模型与GIS技术有机结合以快速、准确地完成评价工作的思想，为科学预测重大自然地质灾害提供了一条新的途径，并结合桂林市西城区岩溶塌陷评价的实例，详细论述了GIS支持下岩溶塌陷模糊层次评价的全过程。     

基于PCA-PSO-SVM的凡口铅锌矿地区岩溶地表塌陷危险性预测

岩溶地表塌陷是由多个影响因素共同作用导致地面形成塌陷坑（洞）的一种动力地质现象,具有隐蔽性和突发性的特点,常规简单数学模型难以对地表塌陷危险性准确预测。文章先通过主成分分析法（PCA）对选取的地下水位、地下水位波动幅度、给水度等11个影响因素提取5个主成分,对导致地表塌陷危险性的主成分进行全新的解释,同时引入粒子群算法（PSO）优化的支持向量机（SVM）方法,建立PCA-PSO-SVM岩溶地表塌陷危险性预测模型,并结合凡口铅锌矿地区工程实例,将预测结果与单一的SVM模型预测结果进行对比,表明PCA-PSO-SVM危险性预测模型精度更高,可以更好地为岩溶地表塌陷防治工作提供依据。      

我国岩溶地面塌陷研究进展与展望

为了解我国岩溶地面塌陷理论和实践的状况,在讨论了岩溶地面塌陷概念的内涵和外延后,全面总结了岩溶地面塌陷在塌陷机理、预测、监测、防治等方面的研究现状,分析了目前存在的问题,概述了近年来研究的新进展,提出了岩溶地面塌陷研究的发展方向。