【摘 要】
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滑坡位移预测效果一方面取决于预测模型的优劣,另一方面取决于野外监测数据的质量。针对目前滑坡常规监测技术与评价方法的不足,本文采用光纤监测技术、监测数据与PSO-SVM预
【机 构】
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南京大学地球科学与工程学院,苏州南智传感科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(41230636);国家重大科研仪器研制项目(41427801)资助~~
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滑坡位移预测效果一方面取决于预测模型的优劣,另一方面取决于野外监测数据的质量。针对目前滑坡常规监测技术与评价方法的不足,本文采用光纤监测技术、监测数据与PSO-SVM预测模型相结合的评价方法,对三峡马家沟Ⅰ号滑坡的深部位移进行了预测;通过对320个滑坡深部位移光纤监测数据分析,基于时间序列法,将滑坡位移分为趋势性位移和波动性位移;趋势性位移采用拟合法进行预测,波动性位移采用PSO-SVM模型进行预测;最后将趋势项和波动项位移预测值叠加得到累积位移的预测值。研究结果表明,PSO-SVM模型对波动性位移预测的
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