滑坡地質(zhì)災(zāi)害變形預(yù)測(cè)及同步性預(yù)警機(jī)制研究.pdf

1、滑坡作為世界上僅次于地震的第二大地質(zhì)災(zāi)害，其每年在全球范圍內(nèi)給人類生產(chǎn)生活造成極大的危害，同時(shí)具有突發(fā)性強(qiáng)、危害大、治理難度高等特點(diǎn)。目前針對(duì)滑坡的研究手段有從物理機(jī)制層面研究滑坡體的地質(zhì)構(gòu)造條件、外部環(huán)境狀況等，并綜合考慮滑坡受到的內(nèi)外部影響來(lái)分析滑坡的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，而此種方法受到滑坡體本身構(gòu)造及影響因素復(fù)雜的限制，目前尚未形成有效的滑坡演化規(guī)律模型；近年來(lái)隨著滑坡監(jiān)測(cè)手段的不斷發(fā)展及智能算法理論的引入，基于滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的滑坡演化預(yù)測(cè)

2、分析方法得到較大的發(fā)展，本文就是基于變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的滑坡變形過(guò)程分析研究，同時(shí)考慮到滑坡變形過(guò)程體現(xiàn)出的高度非線性特征，文章引入了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對(duì)滑坡非線性信號(hào)進(jìn)行分析研究，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)并得到較廣泛應(yīng)用的一種非線性信號(hào)分析方法，故本文將該方法引入到滑坡變形信號(hào)的分析研究中。
　　 首先，位移是滑坡體變形過(guò)程中反饋出的重要信息之一，在滑坡體介質(zhì)復(fù)雜性及物理、力學(xué)機(jī)理比較模糊的情況下，通過(guò)變形行為對(duì)其進(jìn)行研究是一

3、種簡(jiǎn)單、易行的途徑。隨著目前統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)方法的逐步發(fā)展，越來(lái)越多的人工智能方法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、群體智能算法等）被引入到工程分析領(lǐng)域。
　　 本文從對(duì)滑坡變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析入手，利用EMD(EmpiricalModeDecomposition)的信號(hào)分解方法與支持向量機(jī)預(yù)測(cè)算法對(duì)滑坡的變形過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)研究，構(gòu)建了多模態(tài)的滑坡變形預(yù)測(cè)模型，目的在于對(duì)滑坡的未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的變化情況作出合理預(yù)測(cè)，同時(shí)針對(duì)滑坡變形的變化規(guī)律與降雨致因