知识图谱优化卡尔曼滤波预测库岸滑坡位移

中国三峡库区库岸滑坡灾害频发，预测库岸滑坡位移是降低风险的重要措施之一。文章构建了库岸滑坡中文知识图谱，提出了知识图谱优化卡尔曼滤波预测库岸滑坡位移模型KG-MTKF。以三峡库区奉节县新铺滑坡为例，采用现场监测数据验证了模型有效性。结果表明，与监测数据系列相比，多因素卡尔曼滤波模型（MT-KF）和知识图谱优化卡尔曼滤波模型（KG-MTKF）用于预测库岸滑坡时，在稳定变形阶段均表现出良好的一致性；在滑坡变形的初始阶段和阶跃段，KGMTKF模型预测精度更高。初始段两种模型存在误差，主要由于滑坡初期变形值较小、系统噪声显著所导致。在阶跃段、平稳段与整个监测周期中，两种模型的误差都较小，且KG-MTKF模型的预测精度显著高于MT-KF模型。对于新铺滑坡这类非线性动力系统，KG-MTKF预测模型在不同位置与变形阶段均能保持高精度与强鲁棒性。