【摘 要】
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中国西南岩溶山区,岩溶地层广泛发育,地质环境脆弱,加之降雨丰沛,人类工程活动频繁,造成滑坡灾害时有发生,人民生命财产安全受到严重威胁。提升滑坡灾害预报水平和及时发布预警信息对防灾减灾至为重要。因此,亟需进一步开展滑坡位移预测模型和预测预警系统的深入研究。本文以典型的岩溶山区示范点——贵州发耳镇滑坡为例展开研究。首先,基于多源观测结果完成监测数据的预处理以及降雨对滑坡位移影响的分析工作;其次,聚焦预
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中国西南岩溶山区,岩溶地层广泛发育,地质环境脆弱,加之降雨丰沛,人类工程活动频繁,造成滑坡灾害时有发生,人民生命财产安全受到严重威胁。提升滑坡灾害预报水平和及时发布预警信息对防灾减灾至为重要。因此,亟需进一步开展滑坡位移预测模型和预测预警系统的深入研究。本文以典型的岩溶山区示范点——贵州发耳镇滑坡为例展开研究。首先,基于多源观测结果完成监测数据的预处理以及降雨对滑坡位移影响的分析工作;其次,聚焦预测预报需要实现了粒子群优化算法改进,并在对比分析模型精度基础上将改进粒子群算法优化的LSTM模型应用到岩溶滑坡预测预报实践;最后,面向应用与实现将滑坡监测数据处理分析、模型优化等岩溶滑坡预测预警理论和方法与系统开发技术相结合完成了滑坡预测预警原型系统的应用开发。本文的主要研究内容和成果如下:（1）监测数据的处理与分析。论文选取合适的方法完成了监测数据的预处理,并利用Pearson相关系数对降雨与滑坡位移之间的关系进行定量分析,发现当天滑坡位移变化受到前128天降雨量的影响,表明降雨对滑坡稳定性的影响具有滞后性。（2）滑坡位移预测模型的分析研究。将一种改进粒子群算法优化的LSTM模型引入岩溶滑坡位移预测中,以发耳滑坡FE04号监测点的数据进行实验。在对比分析了BP神经网络模型和未优化的LSTM模型的基础上,发现将其与GM（1,1）模型结合的组合模型能取得最高精度,其RMSE约为22.19mm,MAPE高约0.16%。结果表明,组合模型的精度满足预测需要,适用性更高。（3）预测预警系统的设计与实现。基于Spring Boot框架开发了集数据处理分析与滑坡预测预警为一体的滑坡预测预警原型系统。用户可在线对监测数据进行处理分析,并利用系统整合的模型对数据进行处理,获取滑坡预测结果,以及接收到利用Web Socket协议即时推送的预警信息。
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