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[目的]通过对滑坡位移预测模型进行研究,为政府部门实施更加可靠的灾害防治决策提供科学依据。[方法]提出了一种矩阵奇异值分解(SVD)约束型无迹粒子滤波(IUPF)方法,建立基于位移参数的滑坡位移预报模型。[结果]利用改进的SVD方法有效提升了无迹粒子滤波方法中Sigma点计算的鲁棒性,从而提升了算法的预测精度,对滑坡的稳定趋势能够做出更准确的预报。将该算法在镇江市跑马山滑坡体监测工程、京港澳高速公路雨花互通南侧护坡体滑坡监测工程相关数据进行了应用和分析验证。[结论]实例验证结果表明,加入SVD约束后的无迹粒子滤波算法,能够使得滑坡位移预测更加准确,预测的数据更加准确地反映了滑坡的变形趋势。 相似文献
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滑坡灾害是一种具有时空尺度属性的环境地质问题。以往对于滑坡易发性研究的尺度特征分析主要集中于由滑坡灾害本身及其影响因素的空间非均质性产生的空间效应。监测数据作为滑坡的信息载体,不仅包括了滑坡的空间分布信息,而且一定时间序列的监测数据也包含滑坡在时间上的演变信息,因此滑坡监测数据的时序性分布特征是滑坡易发性研究的时间效应的重要表征。探讨了滑坡监测数据的时序性分布特征对滑坡易发性研究的影响,通过对具有不同地质环境条件研究区的滑坡进行分析,总结出了4种典型的滑坡演变类型,对于修正滑坡易发性评价方法与思路、提高评价结果精度具有一定的意义。 相似文献
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杨晓波 《水土保持应用技术》2009,(5):41-44
对山地深处坡面滑坡的预测研究,有必要对坡面地形、地质和植物因子建立坡面滑坡物理预测技术。对坡面滑坡预测要掌握坡面因子;特别对原位置的测定与调查非常有效。表层滑坡要从条件因子和诱导因子两方面的关系深入研究。随着对暴雨引发坡面滑坡的预测,因多数因子包含多维空间,研究时要建立多维空间预测模型,可有效地运用网格模型进行相关研究。应用网格进行预测,可提高过大的雨量未发生泥石流和过小雨量发生泥石流时的判断精度。其实滑坡是极端事件,提高宏观的辨别度,用少量的数据进行分析,采用采矿分段预测技术,应用数据灰色度分析技术方法,研究其适用性。 相似文献
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三峡库区淌里滑坡变形特征及影响因素分析 总被引：2，自引：1，他引：1
滑坡监测主要采用地表位移GPS监测和滑体深部位移监测等方法。根据多年滑坡变形、库区降雨、库区水位变化等相关资料,分析了三峡库区淌里滑坡的空间变形特征,并研究了降雨和库区水位两个因素对滑坡变形的影响。该滑坡变形区呈牵引式变形特征,多年位移监测数据曲线呈阶跃性特征,与降雨过程具有一定的相关性,同时库水位的大幅变动对滑体变形的节奏也产生一定影响。滑体变形对水位下降的情况较为敏感,尤其当水位在一段时间内按一定速率持续宽幅下降时对变形区的稳定性影响更为强烈。 相似文献
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为精准预测大田土壤含水率,并掌握不同深度土壤含水率分布规律,针对大田土壤含水率时序数据的非线性特点及相邻深度土壤含水率间具有较强关联关系,该文建立3层时延神经网络大田多深度土壤含水率预测模型,用以实现对6个不同深度(10、20、30、40、50和70 cm)土壤含水率预测。利用试验法确定预测模型的隐含层节点个数、训练学习算法和训练集样本量。试验结果表明:隐含层使用10个节点,采用L-M(Levenberg-Marquardt)训练算法,采用45%样本集数据作为训练样本,55%作为测试样本集,对所建预测模型进行预测,10和20 cm的预测相对误差小于7%,而30、40、50和70 cm的预测相对误差小于4.5%。因此利用基于时延神经网络的多深度土壤含水率预测模型,可为掌握土壤含水率分布动态变化规律提出一种解决方案。 相似文献
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在众多的数据挖掘算法中,贝叶斯算法因为准确性高,运算性能强而得到广泛应用。利用日常生活中的例子深入浅出的阐述了贝叶斯算法的基本原理,并应用SQL Server 2005数据挖掘工具,对2009年收集的农安地力评价的数据进行了分析,同时应用贝叶斯算法对地力等级进行了预测。 相似文献
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生猪行为监测是生猪养殖管理过程中的一个重要环节。该研究提出了基于姿态与时序特征的猪只行为识别方法。首先采集和标注猪栏内猪只图像，分别构建了猪只目标检测数据集、猪只关键点数据集和猪只行为识别数据集；利用构建的数据集，分别训练了基于YOLOv5s的猪只检测模型、基于轻量化OpenPose算法的猪只姿态估计模型和基于ST-GCN算法的猪只行为识别模型，并搭建了猪只行为识别系统。经测试，文中训练的YOLOv5s猪只检测模型mAP（mean Average Precision）最高达到0.995，姿态估计模型平均精度和平均召回率达到93%以上，基于ST-GCN的猪只行为识别模型的平均准确率为86.67%。文中构建的猪只行为识别系统中基于LibTorch推理猪只检测模型和猪只姿态估计模型的单帧推理耗时分别约为14和65 ms，单只猪行为识别推理耗时约为8 ms，每提取200帧连续姿态进行一次行为识别推理，平均17 s更新一次行为识别结果。证明提出的基于姿态与时序特征的猪只行为识别方法具有一定可行性，为群养猪场景下的猪只行为识别提供了思路。 相似文献
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[目的] 为提升区域滑坡稳定性评价模型的预测精度,解决传统滑坡稳定性分析基于静态的物理模型过度简化滑坡发生机理与力学机制,导致过度预测的缺点,以及模型参数通常具有的时空变异性、不确定性的问题。[方法] 基于集合卡尔曼滤波的数据同化方法,以甘肃省兰州市北环路周边区域为例,构建了基于TRIGRS模型和SBAS-InSAR观测数据的区域滑坡数据同化方案,对模型中的安全系数(Fs)进行同化,更新模型参数内摩擦角,进而修正滑坡稳定性,并利用均方根偏差(RMSD)检验同化值的精度。[结果] 同化后研究区域滑坡安全系数明显高于模型预测的结果,不稳定区域的面积比例由12 %降低至7 %,与实际观测更为接近;试验使内摩擦角参数逐渐向观测值方向改正,实现了模型参数的动态更新;均方根偏差从0.33减小到0.04左右。[结论] 基于集合卡尔曼滤波的数据同化方法有效修正了模型稳定性预测结果,可以更准确体现当前区域滑坡实际情况,具有更高的预测精度。 相似文献
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靠椅状土质滑坡形成条件及时空演化特征 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的]对三峡库区靠椅状土质滑坡的形成条件和时空演化进行研究,为滑坡的监测预警提供理论基础支撑。[方法]以三峡库区典型靠椅状土质滑坡——白家包、八字门滑坡为例,通过与三峡库区典型滑坡的比较,从此类滑坡的特点入手,分析其形成条件;并结合香溪河流域的地形地貌特征分析此类滑坡时空演化过程。[结果]靠椅状土质滑坡形成条件与三峡库区其他典型滑坡有明显差异,香溪河流域的此类滑坡形成受河谷地貌影响明显。[结论]靠椅状土质滑坡的形成受岩性条件、滑面形态、地层状态等因素决定,香溪河流域的靠椅状土质滑坡是随着河谷的演化而逐渐形成的。 相似文献
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地滑为陡坡地最具破坏之灾害形态之一,藉由实施地滑地监测与评估,可以协助政府拟订适当的管理对策.研究以台东县池上乡山棕寮地滑地为例,利用倒传递类神经网络(BPNN)具有建构高复杂且非线性关系方式预测坡面位移变化.研究所发展之倒传递类神经网络分析系应用MATLAB程序之Levenberg-Marquardt算法求解.网络输入系以直接关系位移之7个物理因子为变数,建构最佳之4层网络.根据监测资料共取12次台风暴雨事件,作为网络训练及模拟测试,并分别以6批次、8批次、10批次等3种情况网络训练对应模拟测试.研究结果显示所需监测台风暴雨事件至少8批次,即可达到13.1%预测位移误差.其误差精度可作为中危害度以上地滑地执行后续监测管理值与利用管理之参考. 相似文献
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[目的]对安徽省黄山市降雨型滑坡的降雨强度—历时阈值进行研究,拟为黄山市各区县精细化滑坡预警提供技术支持。[方法]以黄山市2004—2019年历史滑坡点及其对应的降雨数据为研究样本,基于经验性阈值Caine模型,通过比较滑坡前有效降雨量的方式确定诱发滑坡降雨历时,建立各区县降雨强度—历时(I-D)阈值曲线。考虑到I-D曲线在灾害预警中的实用性,以歙县滑坡点为例,将该县诱发滑坡的降雨事件按照气象预报的雨强标准分为小中雨组、大雨组和暴雨及以上组。根据雨强的分组情况建立歙县复合型降雨I-D阈值。[结果]黄山市降雨型滑坡多由中长历时降雨诱发,复合型I-D阈值更能体现各雨况对滑坡的诱发作用,此阈值可直接使用气象预报的降雨对滑坡进行预警。[结论]I-D阈值具有强烈的区域适用性,依据气象预报对降雨强度分组的滑坡复合型降雨阈值曲线,可使用气象预报的降雨数据进行区域滑坡预警。 相似文献
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选取灾区107个崩塌滑坡样本,利用遥感影像获取崩塌滑坡面积,遥感影像结合DEM获取崩塌滑坡体坡高(前后缘高差)、滑移距离、视摩擦角等信息,通过野外调查获取体积信息,对灾害评估中关注的两个关键因子崩塌滑坡体体积、滑移距离与各特征因子的相关性进行了分析,探讨了体积、滑移距离与相关性显著因子间的关系。研究表明,崩塌滑坡体体积与崩塌滑坡面积、坡高相关性显著,且与崩塌滑坡面积呈显著的幂函数关系,与坡高呈二次多项式关系,与滑移距离、视摩擦角有一定关系,但不显著;崩塌滑坡滑移距离与坡高相关性显著,且呈线性关系,与崩塌滑坡面积也有一定关系,但不十分显著。 相似文献
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Over the last few decades, many researchers have produced landslide susceptibility maps using different techniques including the probability method (frequency ratio), the analytical hierarchy process (AHP), bivariate, multivariate, logistics regression, fuzzy logic and artificial neural network In addition, a number of parameters such as lithology, slope, aspect, land cover, elevation, distance to stream, drainage density, distance to lineament, seismicity, and distance to road are recommended to analyze the mechanism of landslides. The data quality is a very important issue in landslide studies, and more accurate results will be achieved if the data is adequate, appropriate and drawn from a wide range of parameters. The aim of this study was to evaluate the susceptibility of the occurrence of landslides in Trabzon province, situated in north east Turkey. This was achieved using the following five methods the frequency ratio model, AHP, the statistical index (Wi), weighting factor (Wf) methods, and the logistics regression model, incorporating a Geographical Information System (GIS) and remote sensing techniques. In Trabzon province there has been an increasing occurrence of landslides triggered by rainfall. These landslides have resulted in death, significant injury, damage to property and local infrastructure and threat of further landslides continues. In order to reduce the effects of this phenomenon, it is necessary to scientifically assess the area susceptible to landslide. To achieve this, landslide susceptible areas were mapped the landslide occurrence parameters were analyzed using five different methods. The results of the five analyses were confirmed using the landslide activity map containing 50 active landslide zones. Then the methods giving more accurate results were determined. The validation process showed that the Wf method is better in prediction than the frequency ratio model, AHP, the statistical index (Wi), and logistics regression model. 相似文献
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