基于诱发因素响应与BP神经网络的滑坡位移预测预报

摘要：

三峡库区地质灾害有滑坡、崩塌、泥石流、塌陷、地面沉降、地裂缝等,其中主要以滑坡为主.为深入研究滑坡的变形特性,建立滑坡位移与其影响因素之间的预测预报模型,本文以三峡库区白家包滑坡为例,基于时间序列分析方法,提取滑坡趋势项位移及周期项位移.针对趋势项位移,采取多项式拟合,针对周期项位移,选取库水位、降雨量、月间库水位变化量、2个月累计库水位变化量、当月降雨量、两月降雨量作为周期项位移的影响因子,建立周期项位移与影响因子之间的BP神经网络预测预报模型.最终基于时间序列的加法模型,将趋势项位移与周期项位移进行叠加,即为预测位移.研究结果表明,该预测预报模型基本反映了滑坡累积位移的整体趋势,具有一定的工程意义.

关键词：滑坡位移预测预报、时间序列、多项式拟合、BP神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：P642.2(水文地质学与工程地质学)

资助基金：湖北省自然科学基金项目2017CFB436;湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室开放基金项目2016KLA02

在线出版日期：2019-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：41-45