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  • 發布時間:2014-12-29 13:35 原文鏈接: 成都山地所大型滑坡變形演化預測研究取得進展

      滑坡是地殼表層巖體的一種地質災變現象。在全球范圍內廣泛分布,危害極為嚴重。尤其是大型滑坡具有規模大、成因機制復雜、危害嚴重等特點,對大型滑坡的變形演化預測研究一直是滑坡防災減災工作中的重點和難點。

      中國科學院水利部成都山地災害與環境研究所李秀珍副研究員以西部重大水電工程區的某大型滑坡為研究對象,在查明典型滑坡的基本特征和形成條件等的基礎上,結合滑坡的長期監測資料,對典型滑坡的主控因素及變形演化規律和特征進行了深入分析研究。在此基礎上,將一種新的機器學習算法——支持向量機方法(SVM)應用于滑坡的變形演化預測中,并利用遺傳算法(GA)對滑坡預測模型的參數優化方法進行了研究,同時考慮了影響滑坡變形的多個因素(如降雨、庫水位變化等),建立了具有參數優化功能的滑坡變形演化的GA-SVM預測模型。研究結果表明,SVM和GA-SVM模型在滑坡變形預測中具有較高的預測精度,能夠在滑坡防災減災中發揮明顯作用,具有廣闊的應用前景和推廣價值。

      該研究得到了國家自然科學基金(40802072)、“973”項目(2013CB733205)、中科院重點部署項目(KZZD-EW-05-01-02)和中科院“西部之光”等項目的聯合資助。研究成果發表在國際學術期刊Natural Hazards and Earth System Sciences上。

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