基于PSO-SVM的凤县公路边坡地质灾害空间预测

边坡地质灾害是造成凤县公路长时间中断的主要原因之一,开展灾害空间预测对提高公路抗灾能力和区域防减灾能力具有重要意义。在分析凤县公路边坡地质灾害概况和选取预测因子的基础上开展灾害隐患点调查,采用粒子群改进支持向量机模型(PSO-SVM)和地理信息系统进行灾害空间预测并逐网格计算灾害易发性指数,应用成功率法检验预测结果,基于灾害易发性指数将凤县分为高易发、中易发、低易发和基本安全4级易发区。结果表明:凤县公路边坡地质灾害的易发性指数最小为0. 08、最大为0. 96,粒子群改进支持向量机的曲线下面积为0. 907,易发性从西向东逐渐降低;基本安全、低易发、中易发和高易发区分别占凤县总面积的48. 34%、23. 92%、18. 46%和9. 28%,灾害调查确定的423处灾害隐患点中有23处、41处、96处和263处位于以上区域,分别占总数的5. 31%、9. 45%、22. 16%和63. 08%,G316和S201、S205均有部分路段穿越高易发区。

公路岩质边坡地质灾害防治及SNS柔性防护系统的应用

针对目前公路工程建设采用岩质边坡防治措施存在的问题,文章分析了岩质边坡地质灾害的防治现状与SNS柔性防护系统应用优势,并提出了系统应用控制的方法策略。

边坡多滑面深部位移监测装置研制

针对目前使用的深部位移监测系统普遍采用的基于角度传感器的地下位移监测方式所存在的采集数据不能准确反应岩土体形变程度,难以对多个滑面同时监测等问题,设计了一种基于MEMS的多滑面深部位移监测装置。装置采用STM32嵌入式控制器和SCL3300传感器,运用欧拉角法,实现对地下多滑面的位移数据采集及监测单元的空间姿态解算,完成多滑面深部位移监测工作。实验表明:该装置具备检测微小位移(最少0.5 mm的位移量变化)、解算数据准确(相对误差保持在±2%以内)、多滑面同时监测等优点,能够有效解决多滑面边坡的深部位移监测问题。

模糊综合评判用于G209线边坡危险性的评价

通过调查209国道K1986＋400～K2076＋650段岩质边坡，筛选出地形坡度、相对高差、岩土体性质、斜坡结构、岩体结构、水文地质条件、灾害规模等7个因素组成边坡地质灾害的影响因子（评价指标），应用模糊综合评判方法建立边坡危险性评价模型，通过模型计算和分析，根据最大隶属度原则得出每段的评价结果。其研究成果对指导该段边坡的防治工作有参考价值。