结合注意力机制和Bi-LSTM的降雨型滑坡位移预测

受季节降雨波动和邻近点位的牵引作用影响,滑坡位移呈阶梯状变化趋势。为有效预测该类滑坡的位移,本文提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆(Bi-LSTM)神经网络位移预测模型。首先,建立滑坡监测累计位移时间序列模型,将滑坡累计位移分解为趋势项和周期项;然后,分析滑坡因子与趋势项及周期项的相关性,采用多项式回归对趋势项进行拟合,通过基于注意力机制的Bi-LSTM对周期项进行预测。试验结果表明:基于注意力机制的Bi-LSTM预测模型具有稳健的泛化能力,能有效捕获不同时序数据间的相关性;预测结果精度平均绝对误差为0.088 mm,平均均方误差为0.042 mm,相比常规的长短时记忆(LSTM)神经网络模型,本文方法的预测结果精度更高。     

顾及降雨影响的动态优化时滞时序GM(1,2)模型在滑坡位移预测中的应用

滑坡体除了因自身重力产生位移外,还受到降雨的影响,但通常降雨对滑坡位移的作用具有滞后性。为了分析并预测降雨对滑坡位移的影响,本文提出一种顾及降雨影响的动态优化时滞时序GM(1,2)滑坡位移预测模型。首先,利用经验模态分解(EMD)分解位移序列并通过时间序列重构得到周期位移序列和趋势位移序列,对降雨数据和滑坡周期位移序列进行时滞分析和相关分析,确定时滞时间和影响程度,建立基于背景值优化的动态时滞GM(1,2)模型预测降雨量变化导致的滑坡周期位移变化;然后,建立门限自回归模型预测滑坡趋于自然变化的趋势位移;最后,通过时序叠加得到顾及降雨影响的滑坡预测位移,建立了顾及降雨因素的动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测方法。本文以福宁高速公路八尺门滑坡和秭归县八字门滑坡监测数据为例,验证了动态优化时滞GM(1,2)模型的精度,并与其他模型的预测结果进行了对比分析。试验结果表明,动态优化时滞时序GM(1,2)组合预测模型能准确地预测降雨影响导致的滑坡位移变化,预测效果较好,该组合模型对滑坡灾害的预警与防治具有一定的参考价值。     

基于深度学习的滑坡位移时空预测

滑坡变形监测数据是认识滑坡变形演化规律的直接依据,对该数据深度挖掘是实现滑坡灾害预警预报的有力保障。现有的滑坡位移预测模型多局限于单个监测点的时序预测,且未考虑监测点间的空间相关性。针对上述问题,本文提出了一种基于深度学习的滑坡位移时空预测模型:首先,构建表达所有点间空间相关性的加权邻接矩阵;其次,引入外界影响因素加强属性特征矩阵,以构建图结构数据;最后,采用集合图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU)的深度学习模型,并通过多组试验寻找最优超参数,实现滑坡位移的时空预测。本文模型结果的均方根误差为4.429 mm,与对比模型相比至少降低了47.3%。而消融试验结果也显示,引入外界影响因素的属性增强可进一步提高模型的预测性能,均方根误差相对于未属性增强结果减少了28.4%。结果表明,该方法可用于滑坡位移或其他地质灾害中同样具有时空关联属性的观测量的时空预测。     

融合多层感知机和优化支持向量回归的滑坡位移预测模型

滑坡位移高精度预测对于滑坡预测预警具有重要的参考价值。顾及智能优化与机器学习组合模型在滑坡时序位移预测中的优势,构建了一种融合多层感知机和优化支持向量回归的滑坡位移组合预测模型。首先采用多层感知机（multilayer perceptron, MLP）对滑坡位移进行初步预测,然后构建基于差分进化（differential evolution,DE）算法改进的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm, AFSA）与支持向量回归（support vector regression, SVR）组合预测模型（optimal combination SVR, OPSVR）以修正MLP预测结果。通过两起典型滑坡体北斗实测算例发现,由于DE有效克服了AFSA运行后期人工鱼个体大多处于随机运动状态而无法搜索到全局最优解的问题,提高了其寻优性能,进一步与SVR结合可更合理确定出SVR的超参数,从而提高了其预测精度;相较于单一MLP和SVR预测模型,以及常规智能优化算法（遗传算法、粒子群算法）、改进人工鱼群算法与SVR的组合预测模型,MLP-OPSVR组合预测模型具有更...     

滑坡位移EEMD-SVR预测模型

滑坡位移预测是滑坡灾害实时监测预警的重要组成部分,良好的滑坡位移预测模型有助于预测地质灾害发生。滑坡变形受多种外界因素影响呈现出随机性和非线性的特点,在现有的滑坡位移预测方法中,机器学习方法在滑坡位移预测中得到了广泛的应用。针对滑坡位移预测是趋势项位移和周期项叠加的特点,本文研究采用基于集成经验模态分解(EEMD)的滑坡趋势项和周期项位移提取方法,结合支持向量回归(SVR)模型实现对滑坡的位移预测。首先,详细介绍了该模型的构建过程和预测性能,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R²)作为评估模型的预测性能指标。然后,分别利用EEMD-SVR、SVR、Elman模型对贵州省岩溶山区的一处滑坡进行位移预测,结果表明,EEMD-SVR模型连续1 d预测的RMSE值、MAPE值和R²值分别为0.648 mm、0.518%和0.996 8,可以提供更高可靠的滑坡位移预测精度,对同类滑坡的位移预测具有一定的参考价值。     

滑坡体位移与降雨量关系模型研究

分析了某一滑坡体3个月的观测数据,发现了其位移与降雨量的关系密切,运用多种回归分析法研究了滑坡体位移预测模型,探讨了降雨量在滑坡变形中的预测、预报作用。     

一种V/S和LSTM结合的滑坡变形分析方法

滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果,滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法,忽略了滑坡变形演化的影响因素,难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面,亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例,基于滑坡宏观变形和位移监测数据,利用重标方差（rescaled variance statistic,V/S）分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析,进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络模型,定量预测滑坡位移。研究结果表明,滑坡体属牵引式滑坡,北东部稳定性较差,西部和后缘相对稳定,预测值的均方根误差为8.95 mm,证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。     

基于最优分解模态和GRU模型的库岸滑坡位移预测研究

在滑坡位移综合预测研究中,常因滑坡随机位移分量无法准确提取、最优训练数据集及时效性无法确定等,造成多源监测数据利用不充分、位移预测结果不稳定。鉴于此,引入变分模态分解,在滑坡位移时序分析的基础上,结合门控循环单元递归神经网络,提出一种新型滑坡位移综合预测模型。以三峡库区白水河滑坡为例,选取2003-07—2012-12的位移监测数据和同时期库水位及降雨数据进行分析研究,综合模型预测结果的均方根误差为9.715 mm,判定系数为0.967。对比实验分析表明,该模型在保证高预测精度的同时,在有效预测时长和时效性上同样优势明显,在库岸滑坡位移预测研究中具有很强的应用和推广价值。     

残差修正的GM(1,1)模型在滑坡位移预测中的应用

根据滑坡监测研究现状,利用Matlab编程以及新滩滑坡监测点A3和B3的位移监测资料,建立了GM(1,1)预测模型和一阶残差修正的GM(1,1)预测模型;并对两种灰色预测模型的变形预测结果进行了比较。结果表明,经过残差修正的GM(1,1)模型的预测精度明显高于传统GM(1,1)模型的预测精度。     

多元自适应回归样条法的滑坡敏感性评价

针对一般滑坡敏感性评价方法不能有效筛选滑坡条件因子的问题,以中国新疆维吾尔自治区新源县为研究区,基于15个滑坡敏感性条件因子,利用多元自适应回归样条法构建了滑坡敏感性指数预测模型,并自动筛选出研究区滑坡敏感性条件因子,在此基础上,实现了新源滑坡敏感性制图。此外,使用逻辑回归方法与多元自适应回归样条法进行精度对比分析。结果显示,采用多元自适应回归样条法构建的滑坡敏感性模型精度优于逻辑回归,其成功率曲线的精度为0.945 4,预测率曲线的精度为0.923 8。同时,模型还筛选出新源县滑坡重要影响条件因子(高程、坡度、降雨量、距断层距离、归一化差分植被指数、平面曲率、岩组)。研究表明,利用多元自适应回归样条构建的新源县滑坡敏感性模型是滑坡预测的有效方法,可为防灾减灾提供决策支持。     

诱发因素影响下的滑坡参数优化预测模型研究

在降雨等外界诱发因素的综合作用下,滑坡位移预测是一个复杂的动力系统问题。利用三峡库区白家包滑坡综合监测数据,分析滑坡演化实时特征,提取影响滑坡变形的最相关因素,研究发现白家包滑坡为降雨主导型堆积层滑坡;采用自回归综合移动模型（ARIMA）模型进行拟合及预测,引入月累积降雨量对模型季节性趋势参数进行评估优化,对白家包滑坡72期月相对位移数据进行拟合及预测研究,最终模型结果和实测值的平均绝对误差和相关系数分别为2.873和0.983。研究结果表明,与传统经验法相比,优化参数模型更符合滑坡变形的一般规律。     

GIS支持下滑坡灾害空间预测方法研究

滑坡预测在防灾减灾工作中具有重要意义,它包括空间、时间预测两个方面。基于统计模型进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向,但是预测结果往往依赖样本数量和空间分布等。本文以马来西亚金马伦高原为研究区,选择高程、坡度、坡向、地表曲率、构造、土地覆盖、地貌类型、道路和排水系统作为评价因子,探讨运用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)获取与管理滑坡灾害信息,以及热带雨林地区湿热环境下滑坡空间预测的方法。支持向量机(SVM)和逻辑(Logistic)回归模型分别应用于滑坡空间预测,结果显示平均预测精度分别为95.9%和86.2%,SVM法具有较高的描述精度,值得推荐;同时,基于SVM模型的滑坡空间预测受样本影响较小,预测结果相对比较稳定,这对于滑坡灾害区域评价与预测的快速实现具有实际意义。     

综合地表与深部位移监测数据的滑坡多目标加权位移反分析方法

针对滑坡参数反演存在的多目标优化问题,同时为弥补滑坡深部位移监测点位稀疏的不足,提出了一种综合地表与深部位移监测数据的滑坡多目标加权位移反分析方法。该方法利用地表与深部位移监测数据构建多目标位移反分析模型,采用抗差Helmert方差分量估计法计算各类位移观测量的抗差验后随机模型,优化反演模型的权参数。试验结果表明:深部位移信息量不足会导致位移反分析结果出现严重偏差,综合地表与深部位移信息的反演结果更为准确;基于抗差Helmert方差分量估计的多目标加权位移反分析方法不仅可以合理确定不同类型观测数据的权重,还能够有效抵制异常粗差对反演结果的影响,提高了反演计算精度。