基于GPS速度场采用RELSM模型分析关中地区现今地壳形变特征

利用2001~2004年关中地区及周边区域GPS观测资料,运用整体旋转与线性应变模型(RELSM)研究了关中地区地壳水平运动及应变场特征,探讨了其与地震、地裂缝活动的关系。结果表明:彬县—西安—蓝田是关中地区地壳水平差异运动的分界带;泾阳—西安—咸阳—临潼—三原地区同时是最大剪应变、面膨胀高值区,也是地壳运动显著差异带,同时该区还发育多条深大活动断裂,具备发生中强地震的必要条件;甘青块体的向东挤压加之周围块体的运动,形成了关中地区西部表现为压缩,而东部表现为伸展的特点;泾阳—西安—咸阳地区地壳伸展运动强烈,地裂缝十分发育。     

改进哈里斯鹰优化算法与BP神经网络组合的滑坡位移高精度预测模型

开展滑坡位移高精度预测研究对于滑坡灾害的防灾预警具有重要意义。针对哈里斯鹰优化算法(HHO)搜索精度低且会陷入局部最优的问题,对其进行改进并进一步与BP神经网络组合,同时有效兼顾滑坡外部影响因子,发展了一种改进哈里斯鹰优化算法(IHHO)与BP神经网络组合(IHHO-BP)的滑坡位移高精度预测模型。结合我国典型黄土滑坡——甘肃黑方台党川滑坡HF08、HF05和HF09等3个监测点的北斗/GNSS实测数据,验证了IHHO-BP模型在3个实测数据集中的位移预测精度均优于单一BP神经网络模型,以及哈里斯鹰优化算法、麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)与BP神经网络组合的预测模型。结果表明：引入Levy变异、局部增强和随机化Halton序列种群初始化策略的改进哈里斯鹰优化算法,可有效解决哈里斯鹰优化算法搜索精度低且会陷入局部最优的问题;IHHO-BP模型具有更好的泛化能力,可有效提升滑坡位移的预测精度,该组合预测模型具有更好的推广应用价值。