基于诱发因素响应分析的滑坡位移预测模型研究

滑坡位移的变化除与其基础地质条件相关之外,更取决于诱发因素的动态作用。为建立滑坡位移动态变化与诱因变化的响应关系,采用时间序列分解预测模型,通过移动平均法将位移分解为趋势项及周期项。趋势项位移由边坡的势能和约束条件所决定,利用多项式位移函数进行拟合预测。周期项位移受库水位涨落和降雨等诱因的周期性动态作用而变化,选取当前月降雨量、累计前两月降雨量、月库水位高程变化量及年内总位移累计增量为影响因子,利用BP神经网络进行多变量位移预测。将各分项位移预测值叠加,从而得到总位移预测值。以三峡库区白水河滑坡为例,利用位移、降雨及库水位变化数据进行计算验证。结果表明,基于滑坡诱发因素和位移变化综合分析预测模型,可以较好地反映诱因动态变化对滑坡位移发展的关键作用,提高预测结果的精度和有效性。

基于诱发因素响应与DE-SVM模型的滑坡位移预测

三峡库区滑坡的稳定性直接影响到库区沿岸居民的生命及财产安全,而对滑坡变形的预测对于地质灾害防治有着重要意义。基于三峡库区涉水滑坡多存在阶跃式的变形特征和位移监测数据,采用差分进化(DE)算法对支持向量机(SVM)模型参数进行全局优化,并利用优化后的差分进化-支持向量机(DE-SVM)模型对滑坡位移监测数据进行训练,最终实现了对滑坡位移量的预测。以三峡库区典型滑坡——奉节县藕塘滑坡为例,运用DESVM模型并考虑库水位和降雨作为该滑坡的诱发因素,对该滑坡的变形及其发展趋势进行了预测研究。结果表明:基于诱发因素响应的DE-SVM模型对藕塘滑坡变形的预测结果与该滑坡的实际变形特征基本一致,表明该模型的预测精度高,对三峡库区涉水滑坡位移的预测具有重要的参考价值。