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台风-非台风降雨型滑坡的多时段临界雨量值预测模型

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地质科技通报 2022年第2期41卷 267-273页

作者：栗倩倩史绪山柴波王伟中国地质大学(武汉)环境学院武汉430078

统计确定临界降雨量是滑坡早期预警常用的方法。东南沿海地区台风暴雨不同于一般降雨,常引发滑坡灾害,从而威胁沿海地区人民生命财产安全。为了建立台风和非台风降雨型滑坡临界降雨量预测模型,以浙江丽水市为例,基于2010-2020年台风暴... 详细信息

统计确定临界降雨量是滑坡早期预警常用的方法。东南沿海地区台风暴雨不同于一般降雨,常引发滑坡灾害,从而威胁沿海地区人民生命财产安全。为了建立台风和非台风降雨型滑坡临界降雨量预测模型,以浙江丽水市为例,基于2010-2020年台风暴雨、非台风降雨诱发滑坡与降雨量的统计,构建了丽水市滑坡发生概率和有效降雨量的关系,提出了多时长临界降雨量预测模型,并开展了台风和非台风降雨型滑坡预测模型结果的对比分析。结果表明,非台风降雨与台风暴雨之间雨型和雨量差异是导致丽水市内2类降雨滑坡预测模型差异的主要原因;以多时长预测模型确定的临界雨量值法和有效降雨天数更加符合丽水市降雨型滑坡的预测预报,且预测精度相比于传统相关性分析法更高。研究成果对于开发区域降雨型滑坡预测模型具有理论意义,对我国东南沿海地区汛期滑坡早期预警具有重要实际意义。

关键词：降雨型滑坡台风滑坡预测模型多时段临界降雨量有效降雨

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基于影响因子分析的滑坡位移预测模型研究

安全与环境工程 2006年第1期13卷 19-22页

作者：姚林林殷坤龙陈丽霞张桂荣中国地质大学工程学院武汉430074

将滑坡的影响因素引入到滑坡的位移预测模型中,从滑坡的位移动态变化特征和响应组成组分研究入手,将滑坡的位移分解为趋势项、周期项、脉动项和随机项,针对每一项进行研究,分别选取合适的影响因子变量和函数关系来模拟,并将各项耦合在... 详细信息

将滑坡的影响因素引入到滑坡的位移预测模型中,从滑坡的位移动态变化特征和响应组成组分研究入手,将滑坡的位移分解为趋势项、周期项、脉动项和随机项,针对每一项进行研究,分别选取合适的影响因子变量和函数关系来模拟,并将各项耦合在一起得到位移的初步预测模型。通过对监测数据进行非线性多元统计回归分析,得到位移的最终预测模型。以长江三峡库区的新滩滑坡为实例,通过验证研究,发现将滑坡的影响因子引入滑坡的预测预报模型中的思路是有效可行的,而且可以明显地改善预测预报的时间尺度。

关键词：滑坡预测模型基于影响因子位移特征分析非线性多元回归预报尺度

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基于北斗的公路滑坡监测预警关键技术研究

基于北斗的公路滑坡监测预警关键技术研究

作者：荆严飞兰州交通大学

学位级别：硕士

公路建设和运行过程中,临近山体的路段如果发生滑坡现象,容易造成公路受损与人员伤亡。在北斗卫星导航系统快速发展的背景下,通过在易发生滑坡区域放置北斗监测设备来对滑坡进行监测是治理滑坡的重要方式。由于滑坡在真实环境下受到自... 详细信息

公路建设和运行过程中,临近山体的路段如果发生滑坡现象,容易造成公路受损与人员伤亡。在北斗卫星导航系统快速发展的背景下,通过在易发生滑坡区域放置北斗监测设备来对滑坡进行监测是治理滑坡的重要方式。由于滑坡在真实环境下受到自然和人为因素影响,监测数据仍存在异常点难以发现、预测模型精度不够等问题。针对上述问题,本文的主要研究工作如下:(1)针对滑坡时序序列异常检测过程中,滑坡数据由降水量、沿途可能存在的库水位等多因素影响导致各点之间特征关系难以提取的问题,提出了一种基于改进的Anomaly Transformer时序序列无监督异常检测模型。模型分为两个部分:一部分为先验关联模块,其基于可学习的高斯核函数,高斯核的单峰性质,可以更多的关注相邻点之间的联系;另一部分为序列关联模块,内置的自注意力机制可以有效的提取序列中各点与整个序列的联系,通过设置稀疏化函数,减少计算过程中噪声的干扰,降低计算复杂度,并且在自注意力计算过程中引入相对位置表征,加强模型对各点间相对关系的关注,提高了检测效率和精度。(2)针对传统静态深度学习模型在滑坡周期项位移预测中,没有充分挖掘时序特征、选取环境特征时忽略特征之间存在冗余、人工选取长短期记忆人工神经网络(LSTM)超参数缺乏客观性的问题,提出了一种耦合滑坡位移预测模型。首先,用最大相关最小冗余算法筛选出与周期项位移相关性最大且特征之间冗余最小的的环境特征;然后,将其输入到LSTM网络,并对LSTM超参数的寻优算法-天牛须搜索算法(BAS)进行改进,在搜索过程中引入反馈机制,避免原算法中出现的远离最优解的问题,将算法中固定的递减因子改为动态递减因子,提升前期全局和后期局部寻优能力;最后,通过改进的BAS算法对LSTM网络超参数寻优,获得最佳网络参数组合,提升网络预测精度。(3)基于以上异常检测方法以及滑坡位移预测模型,设计与实现了北斗滑坡监测预警系统。通过对系统的业务、功能、性能进行需求分析与滑坡预警阈值的研究,开发了基于Lay UI前端框架和Spring MVC+Spring+Mybatis后端框架的北斗滑坡监测预警系统,实现了数据点监测、数据分析、预警发布等功能。系统具有操作简单、稳定性强的优势,具有一定的实用价值。

关键词：公路滑坡北斗监测异常检测滑坡预测模型监测预警系统

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基于深度学习的滑坡地质灾害预测方法研究

基于深度学习的滑坡地质灾害预测方法研究

作者：吴俊男电子科技大学

学位级别：硕士

全球每年都会有大量的滑坡灾害发生,且造成了大量的人员伤亡以及巨大的经济损失,对滑坡的预测显得极其重要。随着滑坡定点监测传感器设备类型越来越丰富,以及越来越多的研究者将深度学习技术引入滑坡预测领域,这都对滑坡的预测提供了重... 详细信息

全球每年都会有大量的滑坡灾害发生,且造成了大量的人员伤亡以及巨大的经济损失,对滑坡的预测显得极其重要。随着滑坡定点监测传感器设备类型越来越丰富,以及越来越多的研究者将深度学习技术引入滑坡预测领域,这都对滑坡的预测提供了重要的数据和技术基础。然而传统的滑坡预测模型存在历史数据之间的信息不能很好利用、多变量之间的相关性不能很好挖掘等问题,其预测精度也存在一定的不足。为了解决这些问题,本文以兰成渝管道沿线麻柳村滑坡为例对滑坡预测进行了研究,构建了滑坡预测模型。本文所开展的工作和结论如下所述:1.本文针对研究区的概况设计了滑坡监测方案,对监测数据进行了异常值去除、缺失值填补、数据降噪、数据标准化和数据对齐预处理工作,其中监测数据主要包括管道应变、深部位移、抗滑桩倾斜和降雨量数据。预处理工作为后续的实验提供了准备和基础。2.本文针对单序列滑坡数据提出了基于注意力机制的双层LSTM滑坡预测模型(Attention-Bi-LSTM Model),注意力机制可以很好地挖掘滑坡数据时间序列之间的特征以及变化规律,双层LSTM解决了单层LSTM中针对历史数据中不能很好利用后向时间信息的问题。并与RNN、双层LSTM、基于注意力机制的单层LSTM的滑坡预测模型进行了实验对比,采用均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为预测模型的评价指标。实验结果表明,Attention-Bi-LSTM Model的RMSE值分别提高了9.8392、8.6775和3.7590,MAPE值分别提高了4.2267%,0.1880%和2.6510%。3.本文针对多特征滑坡数据提出了基于双注意力机制的卷积神经网络双层LSTM滑坡预测模型(CNN-Attention-Bi-LSTM-Attention Model),使用卷积神经网络提取各变量数据之间的特征,并引入注意力机制更好挖掘变量之间的信息。并与Attention-Bi-LSTM Model进行了实验对比,实验结果表明,RMSE值和MAPE值分别提高了0.8492和0.1512%。4.本文结合数据预处理流程方法和多特征滑坡预测模型设计了滑坡数据修正与预测预警系统,提供了异常值去除功能、缺失值填补功能、数据预测功能和滑坡预警功能,并对系统进行了可视化展示。

关键词：滑坡监测深度学习滑坡预测模型

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山区高边坡滑坡风险研究与进展

绿色科技 2020年第16期22卷 30-32页

作者：田晓蓉长江职业学院湖北武汉430223

指出了随着我国山区高速公路建设技术等级的进一步提高和大量高等级公路的开工建设,为满足山区高速公路结构和线形设计标准的更高要求,路基高填方、深路堑路段的数量不断递增。而在山区高速公路建设中,滑坡的灾害与其山体地貌的关系密切... 详细信息

指出了随着我国山区高速公路建设技术等级的进一步提高和大量高等级公路的开工建设,为满足山区高速公路结构和线形设计标准的更高要求,路基高填方、深路堑路段的数量不断递增。而在山区高速公路建设中,滑坡的灾害与其山体地貌的关系密切,其造成危害的程度在世界上仅次于海啸和地震。因此,研究高边坡稳定性对于山区高速公路的建设发展具有重要的意义。基于国内外有关高边坡稳定性滑坡灾害风险的相关问题研究及其发展的历程,对国内外的滑坡风险研究及其发展相关问题进行了深入分析和学术性展望。以供参考。

关键词：边坡滑坡风险研究滑坡预测模型山体灾害