基于APSO-SVR-GRU模型的白水河滑坡周期项位移预测

滑坡周期项位移的预测,是研究地质灾害中滑坡变形至关重要的一步。由于单一模型易受偶然因素影响,且无法充分利用有效信息,导致其预测精度不高,适用性不强。基于此,文中提出了一种结合自适应粒子群算法（APSO）、支持向量机回归算法（SVR）、门控神经网络算法(GRU)的组合模型。该模型通过自适应粒子群优化算法对支持向量机回归算法进行参数寻优,确定最优参数组合,然后利用最小二乘法对APSO-SVR模型与GRU模型赋权建立最优权重比组合模型。以三峡白水河滑坡作为研究对象,选取降雨量、库水位及位移量作为周期项位移的影响因子,对模型进行训练验证,结果表明:在白水河滑坡周期项位移预测中,文中所提出的APSO-SVR-GRU组合模型与单一模型相比,具有更高的预测精度和稳定性。     

国外核废料处置地质研究动向

笔者参加了第29届国际地质大会,现将会上了解到的关于核废料处置的一些研究动向介绍如下。大会设置的有关核废料处置的地质研究专题有“放射性和有害废料的地质处置”、“核废料处置研究计划”和“核废料处置地点特征及天然类比研究”。来自日本、法国、加拿大、芬兰、瑞典、比利时、俄罗斯、德国、英国和美国的代表在会议上交流了四十几篇论文。其中,法国和日本等核电大国代表的文章较多。从大会宣读和张贴的资料看,目前进行的核废料处置的地质研究工作主要有三个方面的内容。一是构造稳定性问题,其主要研究方向是放射性废料处置地点局部和区域上地质构造稳定程度的估价。二是地球化学问题,主要研究核废料中放射性有害物质在处置地点及其邻     

突变与成矿

突变是对应于渐变而言;二者是一对描述事物发展过程和途径的哲学范畴。突变不仅是自然界普遍存在的现象,而且往往导致事物过程、状态和结构的非连续性的变异和跃迁而越来越受到人们的重视。目前,从哲学高度研究突变已形成一种新的学术思潮,即突变论。突变论、协同论和耗散结构论被认为是控制论、系统论和信息论之后的横断科学“新三论”。