[发明专利]一种滑坡位移预测方法

说明书

本发明公开了一种滑坡位移预测方法，包括如下步骤：（1）建立DES模型，采用近几年监测位移数据由DES模型预测滑坡累计位移中的趋势位移；（2）利用滑坡累计位移减趋势位移获得剩余位移，建立VMD模型，由VMD模型将剩余位移分解成周期位移和随机位移；（3）选取候选因子，由MIC从候选因子中筛选出触发因子，由VMD模型将触发因子分解成低频分量和高频分量；（4）建立并训练GRU模型，采用低频分量由GRU模型对周期位于进行预测，采用高频分量由GRU模型对随机位移进行预测；（5）将趋势位移、周期位移预测结果和随机位移预测结果相加，得到第一次滑坡位移预测结果；该方法实现了对滑坡位移的精确预测。

技术领域

本发明涉及地质灾害防灾减灾技术领域，特别涉及一种滑坡位移预测方法。

背景技术

滑坡是在特定的地质条件下，斜坡岩土体沿着其内部某一软弱结构面而产生滑移的地质现象。滑坡的发生不仅给人类生命安全带来威胁，而且对资源、环境、财产等造成严重的损害，是一种典型的地质灾害。因此我们需要对滑坡进行位移预测，位移演化常被用作预测滑坡破坏过程行为的指标，高精度的预测可以大大减少滑坡灾害带来的损失。但是由于滑坡位移演化具有随机性、非线性及动态性，想要精准的预测滑坡位移是具有挑战性的。由此，建立一种概率预测模型用以评估滑坡位移演化中存在的不确定性成为必然趋势。目前，已有部分研究基于区间预测技术(PI)或上下限估计(LUBE)建立起了高质量的滑坡位移预测模型，但其方法多以bootstrap抽样技术为前提，其模型复杂费时，且不能获得真正意义上的概率预测结果。因此，有必要进一步开发新的滑坡位移概率预测模型，可以获取更为全面的预测信息，为建立完善的滑坡预测预警系统提供理论基础，减少滑坡灾害带来的巨大损失。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种滑坡位移预测方法，可以实现对滑坡位移的精确预测。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种滑坡位移预测方法，包括如下步骤：

(1)建立DES模型，采用近几年监测位移数据由DES模型预测滑坡累计位移中的未来一段时间的趋势位移；

(2)利用滑坡累计位移减去未来一段时间的趋势位移获得剩余位移，建立VMD模型，由VMD模型将剩余位移分解成周期位移和随机位移；

(3)选取近段时间影响滑坡的主要因素作为候选因子，由MIC从候选因子中筛选出触发因子，由VMD模型将触发因子分解成低频分量和高频分量；

(4)建立并训练GRU模型，采用低频分量由GRU模型对周期位于进行预测，采用高频分量由GRU模型对随机位移进行预测；

(5)将趋势位移、周期位移预测结果和随机位移预测结果相加，得到第一次滑坡位移预测结果。

进一步，还包括步骤(6)，(6)建立GPR模型，采用第一次滑坡位移预测结果由GPR模型得到二次滑坡位移、滑坡位移的点、滑坡位移的区间和滑坡位移的概率预测结果。

更进一步，所述的步骤(1)中近几年监测位移数据包括近5-8年的滑坡位移、降雨量和库水位数据。

再进一步，所述的步骤(3)中影响滑坡的主要因素为连续降水量、累积降水量、库水位变化量、库水位平均高层和累积位移量。

本发明的有益效果是：

本发明的一种滑坡位移预测方法，通过DES模型、VMD模型和GRU模型，实现了对滑坡位移的精确预测，通过DES模型、VMD模型、GRU模型和GPR模型，实现了二次滑坡位移、滑坡位移的点、滑坡位移的区间和滑坡位移的概率的预测，预测全面，二次滑坡位移预测结果比第一次滑坡位移预测结果精度还要高。