刘小珊
- 作品数：5 被引量：33H指数：4
- 供职机构：中国地质大学数学与物理学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球理学自动化与计算机技术更多>>
- 基于SVR的滑坡位移研究被引量：2
- 2013年
- 滑坡位移具有非线性特征,针对单变量的时间序列,首先引入相空间重构理论,将其扩展到多维的相空间中。再结合数据挖掘中的机器学习算法——支持向量回归算法(SVR)建立预测模型,并对李家湾滑坡的水平位移进行预测。试验结果表明,该模型具有非常高的精度(均控制在94%以上),可以充分的应用于滑坡灾害的预测和预报。
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- 关键词：相空间重构支持向量回归
- 基于诱发因素作用特征的滑坡变形时序模型被引量：5
- 2015年
- 降雨、库水位变化是滑坡发生的主要外在诱发因素,降雨和库水位变化的滞后性和周期性是滑坡变形的重要作用特征。考虑降雨及库水位变化的滞后性和周期性对滑坡累积位移的影响,直接将降雨和库水位变化作为滑坡变形位移预测的影响变量,建立多元时序模型。以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,首先用灰色模型提取趋势项位移,然后利用滞后的降雨量和滞后的库水位的变化量预测当期的周期项位移,最后将趋势项位移与周期项位移叠加,得到滑坡累积位移的预测值。结果显示,此方法能够很好地反映滑坡诱发因素对滑坡变形的动态影响,预测的平均绝对误差为1.97%,预测精度较高。
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- 关键词：滑坡滞后性
- 基于关联规则的滑坡演化阶段判识指标被引量：12
- 2014年
- 滑坡的演化一般要经历初始变形、等速变形和加速变形3个阶段,准确地划分这3个阶段是进行滑坡预测预报的基础。依据大量滑坡从初始变形到失稳破坏的监测数据,采用数据挖掘中的关联规则,用经典的Apriori算法挖掘滑坡变形过程中累积位移、累积加速度等属性与演化阶段的关联关系,发现滑坡演化规律与累积加速度变化特征关联性强,在滑坡从初始变形进入等速变形,以及从等速变形到加速变形阶段时,都存在相应的阈值,即累积加速度在滑坡进入等速和加速变形阶段前后呈现出不同的特点。针对此特点,以湖北秭归县鸡鸣寺滑坡为例,将累积加速度作为划分鸡鸣寺滑坡演化阶段的指标,得出划分阈值,并利用关联规则分析其相关性。最后将此指标用于其他滑坡,均得到良好效果。因此根据该指标,可望实现滑坡演化阶段的自动判识。
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- 关键词：关联规则
- 多元非平稳时间序列分析的滑坡变形预测研究被引量：4
- 2014年
- 目前滑坡变形预测的时间序列模型为单变量模型,仅考虑时间-位移关系,未能考虑诱发因素对滑坡位移的影响,因此,建立多变量的时间序列模型十分必要。应用多元非平稳时间序列分析方法,建立了滑坡变形趋势的误差修正模型(ECM),实现了滑坡诱发因素和位移动态变化的综合分析。以三峡库区秭归县白水河滑坡为例,取监测点ZG93为代表,建立了基于多元时间序列分析的误差修正预测模型,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±2.3%以内。
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- 关键词：滑坡ECM
- 多元时间序列分析的滑坡演化阶段划分被引量：12
- 2016年
- 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.
- 罗文强李飞翱刘小珊黄丽
- 关键词：多元时间序列工程地质
