“阶跃式”滑坡突变预测与核心因子提取的平衡集成树模型

"阶跃式"滑坡在复杂多变的地质环境作用下呈现突变与稳定交替、不平衡的演化形态,根据此特点提出了边坡突变与稳定分类的平衡集成树模型,建立高维地质环境影响因子与致变之间的关联,并应用于三峡库区26个具有"阶跃"特征的滑坡。考虑到直接使用分类器难以捕捉有效信息,模型利用了合成边界少数类过采样原理适当提升突变样本比率,再分别组合随机森林和梯度提升树进行优化和训练,并对测试集和预测集进行评估校核。同数据平衡前后的不同模型进行对比实验,平衡集成树模型能够有效提高突变预测的整体精度,并量化得出了所有地质环境因子的特征重要性指标,最终应用于样本外的王爷庙滑坡结果表明,模型取得了较高的预报水平。该方法能够实现突变的有效预测,并发现核心影响因子及其数据分布特征,为研究"阶跃式"滑坡机理和预警提供了新的思路。