基于时间序列EEMD重构的滑坡位移PSO-SVR预测方法——以三峡库区滑坡为例

三峡库区滑坡地表位移—时间曲线多呈“台阶型”特征。基于位移响应成份模型的滑坡位移预测方法是对该类滑坡位移预测的主要方法之一。针对目前水库滑坡波动项位移预测工作中尚未考虑主要诱发因素的高频成份与低频成份的问题,提出了基于时间序列EEMD重构的滑坡位移PSO-SVR预测的方法。以白水河滑坡2003年7月至2013年3月117个地表位移数据为例,采用EEMD法将地表位移时间序列分解为趋势项位移和波动项位移,该趋势项位移用最小二乘法的二次多项式拟合预测;根据EEMD和t检验法,确定高频降雨量、低频降雨量、高频库水位和低频库水位,结合其它常用因素,采用灰色关联分析确定白水河滑坡影响波动项位移的优势因素为高频降雨量和月间库水位变化,基于优势因素建立PSO-SVR模型预测波动项位移。结果表明,总预测值的平均相对误差为0.009 8,方差比为0.023 9,小误差概率为1,预测效果较好。利用该方法对三峡库区其它5个“台阶型”滑坡进行了预测,预测位移与实测位移较吻合,进一步证明了该方法的有效性,对同类滑坡的预测预报具有一定的借鉴意义。     

基于时间序列与人工蜂群支持向量机的滑坡位移预测研究

总结以往滑坡预测方法存在的诸多不足,针对滑坡监测位移-时间曲线特点,本文提出了一种基于时间序列的人工蜂群算法（ABC）与支持向量回归机（SVR）相结合的滑坡位移预测方法。以三峡库区白水河滑坡为例,通过对滑坡位移、降雨、库水位等因素的分析,研究影响滑坡位移变化的因素。用时间序列加法模型和移动平均法将滑坡位移分解为趋势项和周期项。以多项式最小二乘法拟合滑坡位移趋势项,用人工蜂群支持向量机模型对滑坡位移周期项进行训练和预测。通过灰色系统关联分析法计算多项因子与滑坡位移周期项之间的关联性。最终的滑坡总位移预测值为周期项预测值与趋势项预测值之和。与BP神经网络、PSO-SVR模型方法相比,该方法在滑坡位移预测中有更高的精度,在防灾减灾工作中有较好的推广应用前景。     

基于时间序列分解和多变量混沌模型的滑坡阶跃式位移预测

三峡库区某些库岸滑坡在强降雨、库水位涨落等诱发因素影响下,其位移时间序列表现出阶跃式变化特征且可能存在混沌特性.但目前常用于滑坡位移预测的混沌模型,均建立在单变量混沌理论的基础之上.且已有的考虑了诱发因素的常规多变量模型,大都采用经验性的方法来选取输入变量;常规多变量模型对滑坡位移序列的非线性特征,及其与诱发因素间的动态响应关系缺乏数学理论上的深入分析.因此,提出一种基于指数平滑法、多变量混沌模型和极限学习机（extreme learing machine,ELM）的滑坡位移组合预测模型.指数平滑多变量混沌ELM模型首先对滑坡累积位移序列的混沌特性进行识别;然后用指数平滑法对累积位移进行预测,得到趋势项位移,并用累积位移减去趋势项位移得到剩余的波动项位移;之后对波动项位移及降雨量、库水位变化量这3个因子进行多变量相空间重构,并用ELM模型对多变量重构后的波动项位移进行预测;最后将预测得到的趋势项和波动项位移值相加,得到最终的累积位移预测值.以三峡库区白水河滑坡ZG93监测点的累积位移作为实例进行分析,并将模型与指数平滑多变量混沌粒子群-支持向量机（PSO-SVM）模型、指数平滑单变量混沌ELM模型作对比.结果表明滑坡位移序列存在混沌特性,模型能有效预测滑坡位移,其预测效果优于对比模型.且本文模型从混沌理论的角度将波动项位移与降雨量、库水位变化量的动态响应关系进行综合分析,更能反映滑坡位移系统演化的物理本质.      

基于H-P滤波法、ARIMA和VAR模型的库区滑坡位移综合预测

受库水位涨落及降雨等影响,库区滑坡位移表现出明显的周期性。基于位移时间序列分析,将滑坡监测位移分解为趋势项与周期项之和。趋势项反映滑坡变形的长期趋势,其主要受滑坡本身地质结构等因素影响。周期项反映滑坡变形的波动性,其主要受外部因素影响。以三峡库区巫山塔坪滑坡为例,考虑长江水位与降雨量影响,采用H-P滤波法从滑坡位移中分解出趋势项及周期项,利用差分自回归滑动平均模型（ARIMA）对趋势项进行平稳处理并计算趋势项预测值,利用向量自回归模型（VAR）计算周期项预测值。趋势项预测值与周期项预测值之和为滑坡位移预测值。与实际监测值及多种方法分析比较,表明综合预测所得结果能较好反映滑坡变形的趋势性和波动性,位移预测效果较好。     

考虑时滞效应的库区滑坡位移预测——以新铺滑坡为例

库区滑坡失稳每年不同程度影响区内人民生活和生产安全,滑坡位移精准预测对于灾害风险预警及防灾减灾十分重要。常规的位移预测方法未充分考虑降雨、库水位波动等诱发因素对滑坡变形的时滞效应,无法精确识别滞后天数及各因素的影响程度,制约了预测精度的提高。本文以三峡库区新铺滑坡为例,根据2021年度的位移监测与水文气象数据集,利用皮尔逊相关系数法定量描述了山坡尺度上降雨、库水位波动对滑坡变形的时滞效应,结合BP神经网络建立了一种考虑时滞效应的滑坡位移预测模型。分析结果表明:在山坡尺度上,库水位波动对地表变形的时滞效应明显,滞后时间呈现出从近岸向远岸逐渐增加的规律;降雨量对地表变形的时滞效应较弱,在山坡尺度上呈现相关度不高、滞后天数较短的规律;与未考虑时滞因素的模型相比,本研究中的滑坡位移预测模型拟合优度提升了55.77%,均方根误差降低了31.60%,模型预测精度显著提高。研究成果一定程度上揭示了特大型库区滑坡的变形机理,并为同类滑坡的位移精准预测提供了参考依据。     

滑坡位移非线性时间序列预测模型研究

从分析滑坡位移的实际变化情况和滑坡位移演变规律的角度出发,将滑坡位移分解为受其自身地质结构属性控制的趋势项位移分量和由外界环境因素影响的周期项位移分量。采用经验模态分解法对滑坡位移趋势项和周期项进行非线性时间序列的分解;在此基础上采用标准GM(1,1)灰色模型、滚动GM(1,1)灰色模型和灰色马尔科夫模型分别对滑坡位移的趋势项和周期项进行预测,将预测结果进行叠加运算,即可得到滑坡位移的预测值。以三峡库区白水河滑坡的位移变化情况为例,通过分析对比滑坡位移的实测值与预测值之间的位移-时间关系曲线,可以很好地预测出滑坡位移的发展变化趋势。这说明对滑坡位移进行时间序列分解,有助于提高滑坡位移的预测精度,并可有效应用于滑坡位移预测的工程实例中。     

基于粒子群-变分模态分解、非线性自回归神经网络与门控循环单元的滑坡位移动态预测模型研究

以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法（PSO）对变分模态分解（VMD）进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络（NARX）进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元（GRU）进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的（PSO-VMD）-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机（SVM）和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。     

基于CEEMDAN理论和PSO-ELM模型的滑坡位移预测

对三峡库区中具有"阶跃型"位移曲线的滑坡进行位移预测的难度较高,为此,提出了基于自适应噪声完整集合经验模态分解法的粒子群优化-极限学习机模型,并将该模型用于万州区塘角1号滑坡的位移预测。首先利用CEEMDAN法提取滑坡趋势项位移和波动项位移的不同IMF组分,并使用Elman神经网络对趋势项位移进行预测;其次结合历史监测资料,通过滑坡位移对降雨、库水位等诱发因素的响应分析,确定了7种不同的波动项位移影响因素,并使用CEEMDAN法分解得到上述因素的各IMF分量;然后通过模糊熵分析,将波动项位移和诱发因素的IMF分量一一对应,构建PSO-ELM模型进行波动项位移的预测;最后将趋势项位移预测值和波动项位移预测值叠加得到累积位移的预测值。结果表明:和ELM模型、PSO-ELM模型相比,基于CEEMDNAN的PSO-ELM模型的预测精度更高,其均方根误差(RMSE)和拟合优度(R~2)可达到0.54 mm和0.99,为滑坡位移预测提供了一种新手段。     

基于滑坡灾害预警分级的应急处置措施

滑坡灾害应急处置能力是地质灾害减灾防灾的重要方面。目前,基于滑坡灾害预测和预警分级成果,系统性的应急措施分类研究还鲜有展开,因此,以三峡库区白水河滑坡为例,运用时间序列加法模型将滑坡累计位移分解为趋势项位移与周期项位移,并分别应用多项式拟合及自回归(AR)模型对2个分量进行预测,在此结果上采用聚类分析方法将滑坡变形分为匀速变形与加速变形阶段,综合判断滑坡灾害预警等级,开展了针对滑坡预警分级的应急措施研究。结果表明:白水河滑坡预警等级主要为蓝色和黄色2种类型,对处于不同的预警等级下的滑坡,可根据滑坡变形特征快速决策,基于滑坡灾害预测和预警分级结果能更有效地指导滑坡应急处置。     

多元时间序列分析的滑坡演化阶段划分

滑坡的时间-位移曲线一般具有3个阶段特征,即初始变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段,不同演化阶段加速度具有不同的变化特点.目前往往是依据对加速度曲线特征的分析来人为划分演化阶段,缺少相应的理论支持和定量计算.针对上述问题,选取月降雨量、月库水位高程变化量对滑坡的累计位移建立多因素的时间序列预测模型.然后利用Chow分割点检验理论,以所建模型中F和LR统计量最大值点作为分割点对滑坡演化阶段进行划分.以新滩滑坡和三峡库区白水河滑坡为例,利用累计位移、降雨及库水位变化数据进行计算验证.结果表明,对多元时间序列模型进行Chow分割点检验可对滑坡的演化阶段进行准确划分,为滑坡的临滑预警预报提供重要判据.      

三峡库区某滑坡变形影响因素的灰色关联分析

有效利用滑坡监测资料掌握滑坡变形特征及其影响因素的主次关系是开展滑坡变形预测及工程治理的重要前提。因此,以三峡库区某滑坡为研究对象,基于滑坡位移监测、降雨量和库水位变化相关资料,对滑坡变形特征进行分析,研究表明该滑坡的变形与库水位下降及集中降雨具有明显的相关性;在此基础上,以滑坡位移变形速率为系统特征变量,选取当月降雨量、前两月降雨量、月库水位下降量、库水位下降速率为相关因素变量,运用灰色关联分析方法研究了系统特征变量与相关因素变量之间的响应程度,由灰色关联度的分析结果可知,前两月降雨量与当月降雨量、与该滑坡变形速率的响应程度最高,该滑坡变形的最大影响因素为降雨量,其次为库水位下降。鉴于此,建议进一步完善滑坡区排水系统,采取相应的工程防治措施。     

基于优化经验模态分解和聚类分析的滑坡位移智能预测研究

针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。     

库岸堆积层滑坡位移的分量响应模式及多因子模型

为了更加真实地刻画库岸堆积层滑坡位移与影响因素间的显式关系,克服现有的叠加型分量响应模式难以构造位移回归函数的不足,定义了一种新的分解模式——波动比,将位移增量表述为波动比与趋势项增量之积。结合三峡库区王爷庙滑坡实例,采用低通FFT滤波方法得到趋势项位移分量,确定当月降雨量、当月水位变化、前一月波动比值为核心因子组合,通过K-Means算法建立各单因子与波动比值的相关性函数关系,并提出由诱发因素项和状态控制项组合而成的多因子概化模型。同位移实测值及叠加型的ARIMA、SVR、RF、BP预测模型进行对比分析,该方法运算简便、预测效果较好、且位移成分可解释。选取库区其他4个典型滑坡案例综合比较研究,结果进一步验证了该方法的合理性。该模式及模型能够准确反映出滑坡位移随时间推移、多因素影响、状态约束的综合响应,为研究该类型滑坡的演化机制及时空预测提供了新思路。     

基于多因素-多尺度分析的阶跃型滑坡位移预测

为了定量分析阶跃型滑坡位移与诱发因素之间的时滞效应,提高位移预测精度,本文提出新的预测模型并进行对比分析。首先基于时间序列分析将滑坡累计位移分离为趋势项和周期项;然后采用最大信息系数(C_mi)、多元经验模态分解(MEMD)方法进行多因素分析和多尺度分析,构建出多因素-多尺度MEMD预测模型;最后以三峡库区八字门滑坡为例,通过C_mi选取最优滞后期的诱发因素作为模型输入,在用MEMD方法分解多元序列的基础上建立时间多尺度模型,并与单因素-单尺度模型、多因素-单尺度模型及单因素-多尺度EMD(经验模态分解)模型进行对比。结果表明：八字门滑坡降雨和库水位的最优滞后期分别为2 d和4 d;滑坡多元序列经MEMD方法分解后得到3组模态函数,每组均有7个分量,各对应分量的时间尺度一致,其中周期项位移受诱发因素的响应具有时间多尺度特性;多因素-多尺度MEMD预测模型的均方根误差相较于以上3种对比模型分别平均降低49.4%、36.9%和27.4%,平均绝对百分比误差分别平均降低38.0%、26.4%和15.8%。     

基于多算法参数优化与SVR模型的白水河滑坡位移预测

滑坡预测对于减轻地质灾害的危害十分重要,但对科学研究却很有挑战性。基于变形特征和位移监测数据,建立了三峡库区白水河滑坡的时间序列加法模型。在模型中,累计位移分为3个部分:趋势、周期和随机项,解释了由内部因素（地质环境,重力等）、外部因素（降雨,水库水位等）、随机因素（不确定性）共同作用的影响。在对位移数据进行统计分析后,提出了一个3次多项式模型对趋势项进行学习,并利用多算法寻优的支持向量回归机（SVR）模型对周期项进行训练与预测。结果表明,在预测精度上,基于时间序列与遗传算法-支持向量回归机（GA-SVR）耦合的位移预测模型要明显优于网格寻优（GS）以及粒子群算法（PSO）优化的支持向量回归机模型。因此,GA-SVR模型在滑坡位移预测方面可以得到较好的应用。在“阶跃型”滑坡位移预测中,GA-SVR将具有广阔的应用前景。     

三峡库区白家包滑坡变形特征与影响因素分析

针对三峡库区阶跃型滑坡,以白家包滑坡为例,统计分析滑坡位移、变形速率和裂缝监测数据。显示滑坡在2007年6月之前为蠕动变形初期,受降雨和库水位等外界因素的作用,6月滑坡发生剧烈变形,之后一直保持约75°方向滑动。滑坡体中前部位移速率大于后缘,其变形具有牵引式特点。滑体上裂缝与变形位移具有一致性,位移量越大的区域裂缝越发育。将位移速率与降雨、库水位和地下水进行影响机制分析,建立滑坡变形与外界动态影响因素之间的响应关系。结果表明降雨量和库水位变化是引起滑坡季节性变形的主要因素,其中降雨强度、库水位下降及下降速率是导致滑坡位移速率波动大小的关键因子。     

基于非平稳时间序列分析的滑坡变形预测

滑坡的位移监测资料通常可用来预测滑坡的变形发展趋势,位移的发展反映了滑坡的变形过程.为了预测在现有条件持续情况下的滑坡变形趋势,将滑坡位移监测数据视为非平稳时间序列,应用时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的预测模型.以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,通过对变形预警区监测点位移实测时间序列的分析,取监测点ZG93和XD-04为代表,建立了时间序列预测模型,从第17个月开始向前做6步预测,分析预测曲线与实测曲线之间的关系,并计算预测误差,结果显示除个别数据点之外,预测误差均在±9%以内,曲线吻合较好,说明所建模型效果良好,从而为判断白水河滑坡未来的变形发展趋势提供了可靠的理论依据.     

基于数值模拟的三峡库区典型堆积层滑坡变形预测方法

目前对堆积层滑坡的变形预测大多基于数学模型或方法,忽略了引起滑坡位移显著变化的动力外因及滑坡自身的地质特征,因此,预报准确度和可信度较低。以三峡库区典型堆积层滑坡--鹤峰场镇滑坡为例,通过4组主要控制因素科学组合构建了滑坡的基本地质模型;以此为基础,重点考虑引起滑坡发生变形的库水作用动力因素,建立滑坡的数值-力学模型。通过实际监测点的变形监测结果与数值-力学模型中模型监测点的变形进行拟合分析,获取了实际时间与数值-力学模型中时步的等效关系;基于时间-时步等效关系及三峡水库设计水位调度曲线,得到了不同时步水位的波动特征;通过时步的外延,并在相应的时步段对数值-力学模型施加等效时间的库水作用,预测了滑坡在未来库水位变动条件下的变形。该预测方法既考虑了滑坡的工程地质模型又考虑了地下水作用效应,克服了纯数学方法预测的不足。     

联合多种数据驱动建模方法的滑坡位移预测研究

边坡位移是滑坡演化的宏观体现,分析并预测滑坡位移发展态势对于防灾减灾具有重要意义。由于滑坡位移曲线具有明显的非线性特征,单一模型往往难以刻画其非线性与复杂性。为发展一种普遍适用于滑坡位移的预测方法,提出了一种联合多种数据驱动模型的新方法。该方法根据时间序列分析理论,将滑坡位移序列分解为趋势项和周期项,趋势项采用并联型灰色神经网络处理,周期项则采用人工蜂群算法（ABC）优化后的极限学习机模型（ELM）处理,从而充分应用各种模型的优点。以三峡库区白水河和八字门滑坡为例,对位移数据进行分析处理后,灰色神经网络模型预测其趋势性位移,改进后的极限学习机模型对周期性位移进行训练及预测。结果表明:在预测精度上,优化后的极限学习机模型准确度高于极限学习机模型及小波神经网络等方法,提出的灰色神经网络与ABC-ELM的组合模型可作为实际工程的一个参考。     

间歇复活型库岸老滑坡地表位移预测

库岸老滑坡的间歇性复活给决策管理者判断滑坡处于何种变形阶段,以及未来将会出现何种发展趋势带来了极大的困难。将周期性库水位变动及季节性降雨入渗统一到滑坡体的地下水位变动,基于刚体极限平衡原理与Mohr-Coulomb强度准则,推导了描述库岸老滑坡间歇性复活过程的复活速率与地表位移预测模型。以三峡库区三舟溪滑坡为例,首先通过数值模拟获得2009年1月1日至2009年12月31日的滑坡体地下水位序列,然后利用所建模型计算得出该时间段内滑坡复活速率序列,根据初始位移得出地表位移预测序列。与实测位移的比较结果显示预测效果良好,表明所建模型是合理的。此外,影响该模型预测精度的关键因素在于获得精确的实时地下水位与符合滑坡实际情况的模型参数。