基于经验模态分解的滑坡变形监测模型

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滑坡变形监测数据分析与变形预测研究

滑坡变形监测数据分析与变形预测研究发表时间：2016-07-07T15:10:48.987Z 来源：《基层建设》2016年7期作者：张涛[导读] 本文以某滑坡工程为例，对滑坡进行变形监测，以滑坡变形监测数据为基础。

广东省佛山地质局广东佛山 528000 摘要：本文以某滑坡工程为例，对滑坡进行变形监测，以滑坡变形监测数据为基础，利用一元线性回归分析模型、常规GM(1.1) 模型对滑坡变形监测数据进行数据预测分析，及时预测变形数据的未来发展，为滑坡治理的安全施工提供技术保障。

关键词：滑坡；变形监测；一元线性回归分析模型；常规GM(1.1) 模型 1、前言随着城市化进程的加快，人类工程活动日益频繁，规模日益增大，遇到边坡稳定问题也越来越突出，边坡失稳形成滑坡、崩塌等地质灾害，轻则增加投资、延长工期，重则摧毁建筑物、造成人员伤亡。

目前，滑坡是危害人民生命财产安全的主要灾害之一，因此滑坡治理一直是我国灾害治理的重要任务。

在滑坡治理过程中，对滑坡进行变形监测，利用前期监测数据能较准确地对滑坡下一期的变形进行预测，对滑坡的安全性和对周围环境的影响程度有全面的了解，以确保滑坡治理工程的顺利进行。

传统的变形预测方法如神经网络分析法、时间序列分析法等适用于对变形数据长期、连续的预测，如变形数据突然变化或变形数据间断，则数据预测精度较低，无法满足滑坡监测数据变形预测的精度要求。

一元线性回归分析模型、常规GM(1.1) 模型相结合，有助于实现滑坡监测数据的短期、中长期变形预测。

本文以某滑坡治理监测工程为例，用一元线性回归分析模型、常规GM(1.1) 模型对变形监测数据和变形预测进行深入研究。

2、工程概况本文所采用数据为某滑坡变形监测的真实数据，该山坡原地貌为台阶状，整体坡度约30～40°，坡体植被发育。

上个世纪九十年代修筑居民楼期间，坡脚被人工开挖形成一陡坎，且修筑有高约3.5m浆砌石挡土墙，墙面近似直立。

该滑坡一遇较大暴雨，便有岩土崩落，大量山体泥石被水冲下，直至坡脚建筑物和水泥路面，严重影响坡脚居民楼及其居民的安全。

基与演化过程的滑坡地质灾害防治研究

化；滑坡运动热变化
热红外探测仪
多维数据挖掘与融合
建立工程灾变滑坡应力场、位移场、电磁场和温度场等多维数据库；
基于支持度-置信度关联规则研究多维信息的关联性，挖掘序列模式；
应用证据理论判识多维信息序列模式，建立工程灾变滑坡多维融合时序关联模型和判据；
对比滑坡变形破坏宏观特征，提出滑坡演化进程理论概化模型，确定不同演化阶段阈值，实现水库滑坡演化进程诊断。
非稳定蠕变型
累计位移(mm)
渐变型
ε
突发型
演化过程与阶段是滑坡预测的基础。滑坡治理本质上是改变滑坡的演化过程。
一、问题的提出
一、问题的提出
实例1 白什乡滑坡在2006年12月就开始出现大规模破坏。
45000.00 40000.00 35000.00 30000.00 25000.00 20000.00 15000.00 10000.00
二、关键科学问题与研究内容
渗流场
渗流
应力
应力场
应力
溶质渗流
地质体结构场
温度
物性
化学场
温度溶质
温度场
斜坡中常见的场及其耦合关系
二、关键科学问题与研究内容
5、基于演化过程的滑坡控制理论
滑坡过程预测预报滑坡关键控制因素和最佳控制时间与不同演化阶段与状态相适应的综合控制方案
提出滑坡演化过程控制技术方法体系；提出基于演化过程的滑坡控制理论。
正确确定滑坡的演化阶段及其突变点是滑坡预测预报和工程治理的基础。
c d
宝塔坪滑坡演化模式图
一、问题的提出
滑坡演化过程与阶段是防控研究的关键难点；滑坡预警与防治主要依据的是某一时段的位移-时间曲线

滑坡变形监测实施方案

滑坡变形监测实施方案一、引言。

滑坡是地质灾害中常见的一种，其对人类生命财产造成的危害不可小觑。

为了及时发现滑坡变形的迹象，采取有效的监测措施，制定一套科学合理的监测实施方案显得尤为重要。

本文将就滑坡变形监测的实施方案进行探讨，以期为相关工作者提供参考。

二、滑坡变形监测技术。

1. 定位监测技术。

定位监测技术是通过全球定位系统（GPS）和卫星雷达干涉技术等手段，实现对滑坡位置的精确定位。

通过定期对滑坡位置进行监测，可以及时掌握滑坡的位置变化情况，为后续的监测工作提供数据支持。

2. 地面变形监测技术。

地面变形监测技术是通过地面变形监测仪器，如倾斜仪、位移仪等，对滑坡周边地面的变形情况进行监测。

这些监测仪器可以实时监测地面的倾斜角度和位移情况，一旦发现异常变化，就能及时报警，为滑坡的防范和治理提供重要数据支持。

3. 遥感监测技术。

遥感监测技术是通过卫星遥感和无人机遥感等手段，对滑坡区域进行高分辨率的影像监测。

通过对滑坡区域的遥感监测，可以获取大范围、全方位的滑坡信息，为滑坡变形的监测和预警提供重要数据支持。

三、滑坡变形监测实施方案。

1. 确定监测区域。

首先需要对滑坡区域进行详细的调查和分析，确定监测的范围和重点区域。

根据滑坡的规模和地质条件，合理划分监测区域，确定监测点位和监测方案。

2. 建立监测网络。

在确定监测区域后，需要建立完善的监测网络，包括定位监测点、地面变形监测点和遥感监测点。

通过这些监测点的布设，可以实现对滑坡区域的全方位监测，为滑坡变形的及时监测提供数据支持。

3. 确定监测频次。

根据滑坡的特点和监测需求，确定监测的频次和监测时间。

一般情况下，对于高危险性的滑坡区域，监测频次可以适当增加，以确保对滑坡变形的及时监测和预警。

4. 建立监测预警机制。

在监测实施过程中，需要建立健全的监测预警机制，一旦发现滑坡变形的异常情况，及时启动预警机制，通知相关部门和人员进行应急处理和处置，最大限度减少滑坡灾害对人类生命财产的危害。

基于经验模态分解和LSTM模型的滑坡位移预测

Vol. 51, No. 5May, 2020第51卷第5期2 0 2 0年5月人民长江Yangtze River文章编号：1001 -4179(2020)05 -0144 -05基于经验模态分解和LSTM 模型的滑坡位移预测(吉林电子信息职业技术学院，吉林吉林132012)摘要：建立高精度的住移预测模型对滑坡的提前预报具有重要意义，然而以往的研究多是选用静态预测模型，无法满足滑坡的动态特性。

鉴于氏，以三峡库区新滩滑坡为例，选用了近期较为流行的长短时记忆网络(LSTM)模型来对滑坡滑动前的累积位移进行动态预测。

首先选用经验模态分解法(EMD)将滑坡累积位移分解成趋势项和周期项，然后利用多项式函数预测趋势项位移；再利用动态LSTM 模型预测周期项位移；最后将各分量住移累加得到最终的模型计算值。

结果表明:LSTM 模型预测结果的均方根误差为17.07 mm,相关性系数达0.999,具有较高的预测精度，为"阶梯状”滑坡住移的预测提供了一种可行的思路。

关键词：滑坡位移预测；时间序列；经验模态分解；长短时记忆网络；新滩滑坡；三峡库区中图法分类号：P642 文献标志码：A DOI ：10.16232/j. cnki. 1001 -4179.2020.05.0241研究背景滑坡位移预测是目前国际滑坡研究领域的前沿问题,它能够通过对滑坡历史变形情况的总结，预测今后一段时间内滑坡的状态，因此对于滑坡的预测预报具有重要的意义⑶。

在三峡库区，受到降雨和库水位联合作用的影响，滑坡累计位移通常显现出“阶梯状”的特征,在雨季加速而在旱季则几乎保持平稳⑷。

因此，如何预测滑坡位移的增长成为了学者们关注的焦点问题。

目前，已有很多模型运用到了此类滑坡位移预测当中，包括经验模型⑸、数理统计模型⑷及非线性模型⑷等。

其中，机器学习模型是目前最具代表性的方法，如支持向量机模型"旳、人工神经网络模型⑼、极限学习机模型等。

基于经验模态分解和遗传支持向量机的多尺度大坝变形预测_张豪

1引言
为满足国家经济快速发展的需要，我国修建大量水库，成为世界兴建大坝最多的国家之一。然而，我国一半以上水库建于 20 世纪 50～70 年代，很多是“边勘测、边设计和边施工”，工程质量差，经过几十年的运行大多数处于病险状态，我国水库工程安全的状况并不乐观。据国家水利部的数据显示，全国共有病险水库 30 413 座，占水库总数的 36%，其中大型病险水库 145 座，中型 1 118 座，小型 29 150 座，分别占各类水库总数的 42%，42%和 36%。 1954～2003 年 50 a 中的溃坝事故共 3 481 起，其中大型水库 2 起，中型水库 123 起，小型水库 3 356 起，对人类生命、财产带来巨大损失[1-2]。为此，大坝的安全监测及稳定性评价成为国内外学者重要研究内容之一。大坝变形预测是大坝安全监测系统中关键组成部分，能否建立较为精确的大坝变形预测模型，对及时掌握大坝变形状态和确保大坝安全具有重要的意义。
良好的全局最优和预测能力，因此，支持向量用于大坝变形预测具有较高精度。大坝变形受温度、水压和时间效应等多因素共同影响，难以直接建立较为准确的变形量与影响因素之间的复杂非线性关系模型。因此，王新洲等[11-13]用小波算法把变形量分解成具有一定物理意义的一组不同尺度变形分量，然后分别针对每一个变形分量进行预测，最后再把各变形分量预测结果进行重构，得到最终变形预测结果，试验证明从不同尺度进行变形预测，有效提高变形预测精度；N. E. Huang 等[14-15]提出一种信号处理领域内解决非线性非平稳信号分析问题的新方法——经验模态分解(empirical mode decomposition， EMD)。相比傅立叶谱分析、小波分析等方法而言，它不仅可以很好地处理非平稳、非线性信号，而且具有计算更加简单、直观、基于经验和自适应的特点；李旋等[16-17]证实 EMD 能有效地把变形数据分解成具有不同特征尺度的平稳的窄带信号。基于上述研究，提出基于 EMD-SVM 的多尺度大坝变形预测模型。利用 EMD 算法将大坝变形数据分解成多个变形分量，针对不同的变形分量从大坝变形影响因素中选择对应的因素[18]，利用支持向量机构建各变形分量与对应影响因素之间复杂的非线性关系，建立变形分量预测模型，为提高支持向量机模型精度，用遗传算法优化其参数。将各变形分量预测模型进行相加，获得最终多尺度大坝变形预测模型，将各分量预测结果相加，得到最终变形预测结果。通过实例演示和精度分析，证实该方法的精度较高。

分析滑坡变形监测预警系统的设计和应用

分析滑坡变形监测预警系统的设计和应用【摘要】在滑坡变形的监测过程中，由于监测周期较长，必然会导致大量数据信息的积累，因此对这些监测资料实行有效的管理和数据分析将直接关系到滑坡的稳定性监测和预警，因此滑坡变形监测预警系统的设计和开发也成为广大工程技术人员的重要研究项目[1]。

本文根据滑坡变形监测预警系统的设计原则，设计了一个关于滑坡变形监测的逻辑系统，进而通过实验验证得到客观的应用分析。

【关键词】滑坡变形；监测预警系统；设计；应用二十一世纪是科学技术迅速发展的时期，各种经济技术的突飞猛进给人们的生产生活带来了极大的便利，但是自然灾害尤其是地质灾害的发生又使人们在自然环境面前变得被动。

自然环境的改变导致大量的滑坡灾害，不仅给经济建设带来了严重的危害，而且还会造成人员伤亡和生态环境的破坏，因此对地质滑坡灾害的监测预警和防治工作就显得尤为重要。

一、滑坡变形监测预警系统的设计（一）系统的设计原则滑坡变形监测预警系统即滑坡变形监测信息管理系统，其功能主要是对滑坡的周期性变形监测信息进行数据计算和分析。

滑坡变形监测信息管理系统的设计需要注意四项原则：实用性原则、可靠性原则、先进性原则、友好原则。

实用性原则是信息管理系统的主要设计原则，是为了保证滑坡变形监测系统能够以实际问题为处理目标，并在实用的基础上达到系统功能的完善和更新。

可靠性原则指的是系统能够适应外界环境的变化，并具有极强的抗干扰能力和纠错能力，保证系统在复杂的自然环境和地质条件下也能正常的运行。

信息管理系统的设计和研发要采用先进的思想，使系统能够更好的适应计算机系统和软件技术的发展方向，使系统设计与实际应用更加符合。

友好原则是指人机交互界面的友好，滑坡变形监测系统最终是由人来操作的，因此符合人们操作习惯和布局合理的操作界面可以简化操作步骤，提高工作效率[2]。

（二）数据处理滑坡变形监测信息管理系统是通过对数据的收集和分析来实现监测的，因此数据的处理流程将直接影响系统的监测效果。

基于Logistic回归算法的滑坡预报模型

M rcr Kcr
(4)
其中，M姿r 和 cr 是对应于 K 的特征值和特征向量。
求得样本渍( x )在特征向量的投影：
gr ( x j ) ( x j ) vr
M i1
c
r
(
(
xi
)
(
x
j
))
(5)
式中，r = p, p+1 , ... , M，g( x )为对应于渍( x )的非线性主元分量，所有投影形成一个矢量。
性进行排序和选择，减少了模型训练时间。由于在
高维空间中成灾因子的选取是一个非线性的问题，
KPCA 方法易于处理非线性问题，特别是对于高维
空间中成灾因子的选取上有一定的优势，在降维筛
选中应用广泛。KPCA 方法实现的具体过程如下：令样本集为：X = { x1 , x2 , ... , xM }，其中 xk沂RN 为
作者简介：陈曙东（1995—），男，江苏省盐城市人，硕士研究生，主研方向：嵌入式系统开发及应用。收稿日期：2020-12-25
窑36窑
微处理机
2021 年
在此以陕西省山阳县相关监测数据为研究对象。山阳县位于陕西省东南部，地处秦岭南麓，是一个“八山一水一分田”的土石山区。在地形上，呈现出“三山夹两江”的特点。这也导致了研究区地质灾害发生较为频繁的特点，地质灾害造成的损失严重的影响了人民群众的生命财产安全。采用核主成分分析法选取预报参数，基于 Logistic 回归算法建立了基于滑坡灾害发生概率预报模型，并将该模型成功应用于陕西省山阳县滑坡重点灾害实验区，为滑坡灾害的预报及治理提供了一条新思路。
CHEN Shudong
( School of Electronics and Information, Xi an Polytechnic University, Xi an 710600, China)

滑坡变形监测方案

滑坡变形监测方案1. 简介滑坡是一种常见的地质灾害，其发生通常与地表的巨大滑动、失稳和破坏有关。

为了及时掌握滑坡的变形状况，保护人民生命财产安全，采取监测滑坡变形的措施十分必要。

本文将介绍一种滑坡变形监测方案，包括监测方法、监测设备和数据处理等方面的内容。

2. 监测方法2.1 动态监测动态监测是通过实时采集滑坡变形数据，通过分析数据的变化趋势，判断滑坡的稳定性和可能发生的危险性。

常用的动态监测方法包括：•连续位移监测：使用位移传感器或卫星定位技术，定期测量滑坡的位移变化，以便实时掌握滑坡的变形情况。

•GPS监测：通过安装GPS接收器，测量滑坡上各测点的三维位移，可以实时监测滑坡的变形变化。

•遥感监测：利用遥感技术获取滑坡区域的高分辨率遥感影像，通过对影像的比对分析，判断滑坡的变形情况。

•声波监测：通过在滑坡区域埋设声波传感器，并结合声波测量仪器，实时监测滑坡区域的声波振动情况，以判断滑坡的变形情况。

2.2 静态监测静态监测是通过定期采集滑坡变形数据，对数据进行分析和处理，以评估滑坡的稳定性和可能的风险。

常用的静态监测方法包括：•光纤测温监测：通过在滑坡区域埋设光纤传感器，利用传感器对温度的敏感性，测量滑坡的表面温度变化，以判断滑坡的变形情况。

•声波监测：通过在滑坡区域埋设声波传感器，并结合声波测量仪器，定期监测滑坡区域的声波振动情况，以评估滑坡的变形情况。

•遥感监测：利用遥感技术获取滑坡区域的高分辨率遥感影像，通过对影像的比对分析，评估滑坡的变形情况。

3. 监测设备3.1 位移传感器位移传感器是监测滑坡位移变化的重要设备，常用的位移传感器有：•激光位移传感器：通过激光测距技术，测量滑坡上测点的位移变化。

•压电位移传感器：通过测量压电位移传感器的电阻变化，来判断滑坡位移的变化情况。

•GPS位移传感器：通过GPS定位技术，测量滑坡上测点的三维位移变化。

3.2 声波传感器声波传感器可以实时监测滑坡区域的声波振动情况，以判断滑坡的变形情况。

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Ｖｏｌ＿３ＯＮｏ．４
Ｊｕｌｙ２０ｌ４
基于经验模态分解的滑坡变形监测模型
杨娟，陶叶青
（宿州学院煤勘探工程技术研究中心，安徽宿州２３４０００）
摘要：应用ＧＰＳ技术对滑坡体进行监测，监测的特定环境使得ＧＰＳ监测数据中的非模型误差呈现一定的
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＧＰＳｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｗａｓｕｓｅｄｔｏｍｏｎｉｔｏｒｌａｎｄｓｌｉｄｅ，ｆｉｎｄｉｎｇｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｎｏｎ — ｍｏｄｅｌｅｒ — ｒｏｒｉｎＧＰＳｄａｔａｕｎｄｅｒｓｐｅｃｉｆｉｃｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｓｈｏｒｔｂａｓｅｌｉｎｅｓｖｅｃｔｏｒａｎｄｓｔｒｏｎｇｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｅｒｒｏｒｃｙｃｌｅ，ｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｗａｓｕｓｅｄｔｏｄｅ — ｎｏｉｓｅＧＰＳｌａｎｄｓｌｉｄｅｍｏｎｉｔｏ— ｒｉｎｇｄａｔａ．Ｇｒａｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｌａｎｄｓｌｉｄｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅ１．Ｐｒｅｄｉｃ — ｔｉｏｎｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｕｓｉｎｇｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｍｅａｓｕｒｅｄｄａｔａａｎｄｄｅ — ｎｏｉｓｅｄｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｄａｔａｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｂｙｇｅｎｅｒａｌｄａｔａａｎｄｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅ．ＴｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｉｎａｌａｎｄｓｌｉｄｅｉｎＹｕｎｎａｎｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ．
第３Ｏ卷第４期
２０１４年７月
学（自然科学版）阿方学院
ｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）ＪｏｕｒｎａＩｏｆＨｅｂｅｉＮｏｒｔｈＵｎｉｖ

ＤｅｆｏｒｍａｔｉｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＭｏｄｅｌｏｆＬａｎｄｓｌｉｄｅＢａｓｅｄｏｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅｌＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
ＹＡＮＧＪｕａｎ，ＴＡＯＹｅ－ｑｉｎｇ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｌｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＥＭＤ）；ｌａｎｄｓｌｉｄｅ；ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ｇｒｅｙｆｏｒｅ —
特征。针对滑坡环境下ＧＰＳ基线向量较短、系统性误差周期性强的特征，讨论应用经验模态分解对ＧＰＳ滑坡
监测数据去噪。在此基础上，应用灰色预测系统建立滑坡变形预测模型，用实测数据比较一般观测数据与结合
经验模态分解的去噪观测数据建立模型的预测精度。应用云南某滑坡体的监测数据验证算法的可行性与有效
性。
关键词：经验模态分解；滑坡；变形监测；灰色预测系统
中图分类号：Ｐ２０７文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３ — １４９２．２０１４．０４．００６
（ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＣｏａｌＭｉｎｉｎｇＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ，ＳｕｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｕｚｈｏｕ，Ａｎｈｕｉ２３４０００，Ｃｈｉｎａ）