基于SOM-I-SVM耦合模型的滑坡易发性评价

在使用机器学习模型对滑坡进行易发性评价时,通常会在滑坡影响范围之外随机选取非滑坡样本点,具有一定的误差。为了提高滑坡易发性评价的精度,将自组织映射（self-organizing map,SOM）神经网络、信息量模型（information,I）以及支持向量机模型（support vector machine,SVM）进行耦合,提出一种基于SOM-I-SVM模型的滑坡易发性评价方法,并将SOM神经网络与K均值聚类算法进行对比,验证模型的可靠性。以十堰市茅箭区为例,首先通过对环境因子的相关性及重要性分析,筛选出距水系距离、坡度、降雨量、距构造距离、相对高差、距道路距离、地层岩性等7个因子,建立滑坡易发性评价指标体系,在此基础上计算出各因子的分级信息量值,并作为模型的输入变量进行滑坡易发性评价。分别采用SOM神经网络和K均值聚类算法选取非滑坡样本,然后将样本数据集代入I-SVM模型预测滑坡易发性。将SVM、I-SVM、KMeans-I-SVM、SOM-I-SVM等4种模型预测精度进行对比,其ROC曲线下面积（AUC）分别为0.82,0.88,0.90,0.91,说明SOM-I-SVM模型能...     

干湿循环作用下云母石英片岩抗剪性能劣化规律及机理

在干湿循环作用下,片岩的抗剪性能劣化对片岩边坡长期稳定性具有重要影响.以鄂西北广泛分布的云母石英片岩为研究对象,通过开展一系列室内试验,揭示其抗剪性能劣化规律及机理.吸水性试验及直剪试验结果表明,云母石英片岩的吸水率随着干湿循环次数增加呈逐渐上升的趋势,抗剪强度及残余抗剪强度随干湿循环次数的增加呈逐渐下降的趋势,抗剪性能劣化效应明显.结合扫描电镜测试所得云母石英片岩微观结构变化规律,揭示其抗剪性能劣化机理：干湿循环作用下,云母石英片岩片理面逐渐扩展开裂,内部矿物颗粒强度软化,颗粒间胶结弱化,岩石骨架变得松散;粘聚力主要受矿物颗粒之间的胶结程度影响,劣化速率较快;内摩擦角主要受矿物颗粒嵌固程度和颗粒本身强度的影响,劣化速度相对较慢.     

基于有效降雨强度和逻辑回归的降雨型 滑坡预测模型

以湖南省张家界市桑植县为研究区,在全面分析近30年降雨及滑坡数据的基础上,对滑坡及滑坡数量与降雨因子的关系开展了统计分析研究。首先确定了区域最佳有效降雨衰减系数,同时分别按滑坡规模、坡度、厚度大小统计了降雨与历史滑坡信息,得出有效降雨强度（I）与持续时间（D）散点图,由此确定各不同概率下诱发滑坡的区域有效降雨强度阈值,并进行了滑坡灾害危险性等级划分。进而,利用部分样本数据进行逻辑回归分析,得到了该研究区的滑坡发生概率预测方程,并给出了降雨强度临界值定量表达式,最后选用实际降雨诱发滑坡事件与未诱发滑坡事件进行对比验证。结果表明,文章所建立的滑坡预测模型准确性较高,预测情况与实际情况比较吻合。