基于极限学习机和熵值法的岩土灾变预警

滑坡的监测和预测是降低滑坡灾害的有效手段和可行方法。传统监测手段时效性差,采用统计预报模型、确定性模型等模型建立的预测模型精度相对较低。为了改善此问题,提出了一种基于综合测量、以极限学习机与熵值法结合的滑坡预警研究方法。通过分析滑坡的影响因子,搭建滑坡模拟监测平台,由多传感器实时监测到雨量、土壤浅层含水率、土壤深层含水率、下滑应力、地下位移、地表位移等影响滑坡的综合因子。将熵值法用在滑坡的评价中,将其综合评分作为危险性参数及综合测量参数作为训练样本,搭建极限学习机模型。结果表明:在综合测量方法下,将熵值法与极限学习机算法结合的预警模型得到的结果与实际情况一致,预测值与测量值吻合;其精度为98.48%,比BP神经网络精度更高;且网络的学习速度明显提高。可见该方法对滑坡预测的可行性,适用于复杂非线性的滑坡预测中,为建立滑坡预警模型提供了一种可行方法。