一种V/S和LSTM结合的滑坡变形分析方法

论文摘要

滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果,滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法,忽略了滑坡变形演化的影响因素,难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面,亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例,基于滑坡宏观变形和位移监测数据,利用重标方差（rescaled variance statistic, V/S）分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析,进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆（long short-term memory, LSTM）神经网络模型,定量预测滑坡位移。研究结果表明,滑坡体属牵引式滑坡,北东部稳定性较差,西部和后缘相对稳定,预测值的均方根误差为8.95 mm,证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 冯非凡,武雪玲,牛瑞卿,许石罗

关键词: 滑坡,变形趋势,分析,神经网络

来源: 武汉大学学报(信息科学版) 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 地质学,工业通用技术及设备

单位: 国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室,中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,河南省地质矿产勘查开发局第四地质勘查院

基金: 国家自然科学基金(41871355,41571438),国土资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金(KF-2015-01-006)~~

分类号: P642.22

DOI: 10.13203/j.whugis20170218

页码: 784-790

总页数: 7

文件大小: 1402K

下载量: 296

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