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水库型滑坡复合水动力增载位移响应比物理预测模型及其应用

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工程地质学报 2022年第5期30卷 1561-1572页

作者：郭璐贺可强周云陈海林贾世祥宿迁学院建筑工程学院宿迁223800 青岛理工大学土木工程学院青岛266520 青岛地质工程勘察院(青岛地质勘查开发局) 青岛266101

众所周知,库水位变化和降雨复合动力往往是水库型滑坡的变形和破坏主因。本文在系统分析水库型边坡位移、库水位及降雨变化规律基础上,提出与确定了降雨与库水动力转换系数k的计算方法,并通过转换系数k将降雨动力与库水动力这两种不同... 详细信息

众所周知,库水位变化和降雨复合动力往往是水库型滑坡的变形和破坏主因。本文在系统分析水库型边坡位移、库水位及降雨变化规律基础上,提出与确定了降雨与库水动力转换系数k的计算方法,并通过转换系数k将降雨动力与库水动力这两种不同的水动力增载效应进行了有机耦合叠加,建立了复合水动力增载参数的计算方法。并将复合水动力变化量及其位移变化量作为动力增载及其响应参数,建立了水库型滑坡复合水动力增载位移响应比物理预测参数与模型。同时,运用该模型对白水河滑坡复合水动力作用下的稳定性演化规律进行了系统分析与评价,结果表明该滑坡复合水动力增载位移响应比的变化规律与其稳定性动态演化规律相吻合,表明复合水动力增载位移响应比参数是一种水库型滑坡有效的物理评价参数,可运用该物理评价参数与预测模型对该类滑坡稳定性进行分析与评价。

关键词：水库型滑坡复合水动力动力增载位移响应比白水河滑坡稳定性评价

基于时间序列的SVM滑坡预测和模糊PID控制研究

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基于时间序列的SVM滑坡预测和模糊PID控制研究

作者：方杰华中科技大学

学位级别：硕士

随着经济的快速发展,各种水利工程建设规模急剧扩大,导致自然灾害频繁发生,给人们的生产生活带来了巨大的损失。滑坡灾害作为重大自然灾害之一,已经越发频繁地威胁人们的生命财产安全,滑坡问题也慢慢引起人们的重视。因此,加强对滑坡的... 详细信息

随着经济的快速发展,各种水利工程建设规模急剧扩大,导致自然灾害频繁发生,给人们的生产生活带来了巨大的损失。滑坡灾害作为重大自然灾害之一,已经越发频繁地威胁人们的生命财产安全,滑坡问题也慢慢引起人们的重视。因此,加强对滑坡的研究对于人们进行滑坡减灾防灾具有重大的现实意义。滑坡形成机理复杂,影响因子相互耦合,演化机制复杂多变,很难从机理出发建立精确的数学模型。所以,本文将支持向量机和模糊PID控制引入滑坡预测预报和控制,对于难以用数学模型描述的问题具有一定的适用性。本文首先介绍了滑坡预测、滑坡控制及滑坡三维可视化仿真的国内外研究现状,然后以白水河滑坡为研究对象,基于白水河滑坡有关监测数据,就位移预测、模糊PID控制和三维仿真进行了算法研究及仿真验证。本文主要工作如下:(1)滑坡位移预测采用的是支持向量机算法,利用小样本数据,通过训练学习得到支持向量机模型,实现了较为精确的滑坡位移预测;(2)滑坡模糊PID控制将模糊控制的思想和PID控制结合起来,基于前期滑坡预测的研究成果,完成了以库水位为控制量、以滑坡位移为被控量的模糊PID控制系统设计及仿真验证;(3)根据白水河滑坡区域的监测位移数据和等高线地图,结合建模软件Creator和仿真软件Vega Prime,直观具现了滑坡演化的整个过程。

关键词：白水河滑坡滑坡预测支持向量机模糊 PID 控制三维可视化

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基于分形理论的滑坡变形破坏特征及演化分析

交通科技 2020年第6期30卷 72-78页

作者：郭进雪中交第二公路勘察设计研究院有限公司武汉430056

受人类工程活动等因素的多重影响,库岸滑坡演变历程的复杂性、随机性也逐步变得突出和严峻。文中以白水河滑坡为研究对象,概述野外调查与实际监测数据获取滑坡的破坏特征,进而采用软件GeoStudio对渗流场、变形场分析计算,最后以分形理... 详细信息

受人类工程活动等因素的多重影响,库岸滑坡演变历程的复杂性、随机性也逐步变得突出和严峻。文中以白水河滑坡为研究对象,概述野外调查与实际监测数据获取滑坡的破坏特征,进而采用软件GeoStudio对渗流场、变形场分析计算,最后以分形理论对滑坡演化进行判别。分析结果表明,白水河滑坡在变形上具高程分带的特征和滞后性,变形速率与降雨量大小和库水位的下降速率均成正比;滑坡稳定性具有年内周期性变化特点;2012年白水河滑坡仍处于初始蠕变阶段。

关键词：白水河滑坡变形破坏分形理论

基于时间序列与CNN-GRU的滑坡位移预测模型研究

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人民珠江 2024年第2期45卷 1-8页

作者：符振涛李丽敏王莲霞任瑞斌崔成涛封青青西安工程大学电子信息学院陕西西安710600

滑坡位移预测是滑坡预警的重要依据之一。针对以往预测模型在预测精度上存在的不足,提出了一种基于时间序列与卷积门控循环单元(CNN-GRU)的滑坡位移动态预测模型。首先,利用小波分析确定存在趋势项位移后,利用指数平滑法对累计位移分解... 详细信息

滑坡位移预测是滑坡预警的重要依据之一。针对以往预测模型在预测精度上存在的不足,提出了一种基于时间序列与卷积门控循环单元(CNN-GRU)的滑坡位移动态预测模型。首先,利用小波分析确定存在趋势项位移后,利用指数平滑法对累计位移分解得到趋势项与周期项位移,将趋势项采用五次多项式拟合;之后,采用自相关函数检验位移的周期特征,利用灰色关联法判断各因子与周期项之间的关联度,并将周期项与影响因子一起输入CNN-GRU模型进行预测;最终,叠加得到累计位移预测值。以三峡库区白水河滑坡为例,选取2004年1月至2012年12月数据进行研究,最终预测结果平均绝对误差百分比仅为0.525%,RMSE为9.614、R^(2)为0.993。试验结果表明,CNN-GRU具有更高的预测精度。

关键词：位移预测时间序列卷积门控循环单元白水河滑坡

《三峡大学学报(自然科学版)》2017年总目录

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三峡大学学报(自然科学版) 2017年第6期 113-116页