基于诱发因素响应与DE-SVM模型的滑坡位移预测

• 作者: 江南 苏爱军
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡 位移预测 诱发因素响应 差分进化-支持向量机模型 三峡库区
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 灾害及其防治
• 页码范围: 44-49,54
• 页数: 7页
• 分类号: X45|P642.22
• 字数: 6502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2018.05.007

摘要

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DE-SVM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.