【摘 要】
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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
【机 构】
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昆明理工大学 电力工程学院,云南 昆明 650500;昆明理工大学 建筑工程学院,云南 昆明 650500;中国有色金属工业昆明勘察设计研究院有限公司,云南 昆明 650051
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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.
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