利用粗糙集的滑坡分階段位移預(yù)測方法-以白家包滑坡為例

韓 舸，龔 威，吳 婷，趙艷南

1.武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，武漢 4300792.湖南省農(nóng)林工業(yè)勘察設(shè)計研究總院，長沙 4100073.中國地質(zhì)大學地球物理與空間信息學院，武漢 430074

利用粗糙集的滑坡分階段位移預(yù)測方法-以白家包滑坡為例

韓 舸1，龔 威1，吳 婷2，趙艷南3

1.武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室，武漢 4300792.湖南省農(nóng)林工業(yè)勘察設(shè)計研究總院，長沙 4100073.中國地質(zhì)大學地球物理與空間信息學院，武漢 430074

為解決大數(shù)據(jù)量下滑坡的位移數(shù)值精確預(yù)測,采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對滑坡多源監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，進而采取粗糙集理論對輸入變量集進行定量評價、約減并完成滑坡變形階段預(yù)測，在此基礎(chǔ)上利用不同算法進行滑坡變形位移數(shù)值預(yù)測。實驗顯示，粗糙集對滑坡變形階段劃分的準確度達到96.5%，在此基礎(chǔ)上利用分類回歸樹預(yù)測滑坡位移的精度達到6.5 mm。結(jié)果表明，分階段的位移預(yù)測方法是可行的，其提供的預(yù)測精度顯著優(yōu)于普通方法并且達到了工程應(yīng)用的需求。

滑坡；粗糙集；變形階段預(yù)測；位移預(yù)測

0 前言

滑坡的位移預(yù)測是一個高度非線性且極為復(fù)雜的問題[1]。滑坡預(yù)報模型和方法可分為定性和定量兩類：前者主要是基于不同研究者的現(xiàn)場觀察和主觀認識;后者則一直是研究的重點，其包含了確定性預(yù)報模型[2]、統(tǒng)計預(yù)報模型[3-5]、非線性預(yù)報模型[6-7]的研究。進入20世紀90年代中后期，隨著GPS技術(shù)用于滑坡監(jiān)測，結(jié)合GPS位移數(shù)據(jù)和其他多源監(jiān)測數(shù)據(jù)，采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行滑坡變形預(yù)測成為新的研究熱點[8-15]。

劉廣潤等[16]依據(jù)齋藤迪孝的巖土力學實驗將滑坡的滑動階段分為蠕滑階段、勻滑階段、加速階段、破壞階段。從物理角度上看，對于處于不同發(fā)育階段的滑坡而言，其變形的驅(qū)動力有著一定的差別；從數(shù)值分析的角度上看，不同變形階段時的變形值亦存在較大不同。因此，進行分階段的滑坡變形預(yù)測得到學界的重視，然而相關(guān)文獻卻比較少見。

分階段建模的前提在于滑坡變形階段的確定，就目前的研究而言，黃潤秋等[17]認為無論定性還是定量方法，無一例外都帶有較大的人為性，從而導致評價結(jié)果具有較大的隨意性。為此，筆者以白家包滑坡為例，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘手段，引入粗糙集理論客觀的選取和評價建模的輸入變量，從而完成滑坡變形階段預(yù)測，在此基礎(chǔ)上完成滑坡位移的數(shù)值預(yù)測。最后以白家包滑坡為例驗證了利用粗糙集的分階段滑坡位移預(yù)測方法的可靠性和準確性。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 粗糙集理論

粗糙集理論，是繼概率論、模糊集、證據(jù)理論之后的又一個處理不確定性的數(shù)學工具。作為一種較新的軟計算方法，粗糙集近年來越來越受到重視，其有效性已在許多科學與工程領(lǐng)域的成功應(yīng)用中得到證實，是當前國際上人工智能理論及其應(yīng)用領(lǐng)域中的研究熱點之一[18]。

設(shè)A=(U，A)是一個信息系統(tǒng)，那么對于任何B?A都有等價關(guān)系：

INDA(B)=

INDA(B)稱為B的不可分辨關(guān)系，即(x,x′)∈INDA(B)，即僅僅利用屬性集B無法區(qū)分對象x和x′。將B的不可分辨關(guān)系的等價類用[x]B來表示。

對于屬性集而言，如果D完全依賴于C，則記為I(C)?I(D)，如果D以程度k(0≤k≤1)，依賴于C，那么：

其中：

POSC(D)是D在C上的正域，其代表D表達C的能力：如果這個值愈大，則D表達C的能力愈強；如果POSC(D)=POSC(C)，那么D可以完全表達C所包含的信息，因此可以用屬性集D來取代屬性集C，從而達到屬性約簡的目的。簡單地說，粗糙集能夠在在大量輸入變量中，挑選出部分變量，而這些變量所包含的信息量與全部輸入變量所含的信息量是相同的。在這些被選出的部分變量中如果再去除任何一個變量，都會導致包含信息量的下降，而信息量下降的程度便反映了該變量對模型的重要性。

1.2 分階段的滑坡位移預(yù)測方法

圖1展示了所提滑坡位移預(yù)測方法的具體流程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被用于原始數(shù)據(jù)的清理和預(yù)處理，完成數(shù)字化監(jiān)測結(jié)果向定性化指標的轉(zhuǎn)換；進而，利用粗糙集評價各指標并以此進行滑坡變形階段的自動化識別；最后混合定性化的信息和數(shù)字化的監(jiān)測數(shù)據(jù)按不同變形階段完成位移數(shù)值預(yù)測。

圖1 分階段的滑坡位移預(yù)測流程圖Fig.1 Flow chart of the stage-divided method

2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

2.1 白家包滑坡及其監(jiān)測網(wǎng)點基本情況

圖2 白家包滑坡專業(yè)監(jiān)測網(wǎng)點分布圖Fig.2 Sketch of monitoring arrangement in Baijiabao landslide

白家包滑坡位于湖北省秭歸縣歸州鎮(zhèn)向家店村，距香溪河入江口2.5 km。其展布于香溪右岸，前緣直抵香溪河，滑坡剪出口位于高程125～135 m處，滑坡后緣以基巖為界，高程265 m，滑坡左側(cè)以山脊下部基巖為界，右側(cè)以山梁為界，前緣寬500 m，后緣寬300 m，均寬400 m，縱長約550 m，滑坡面積22×104m2。其滑坡體上布設(shè)一縱一橫的監(jiān)測剖面，剖面A-A’與滑坡主滑方向一致，布置于滑坡體中軸線位置，剖面B-B’與橫穿該滑坡的秭興公路大致平行。在該滑坡上共布設(shè)4個GPS監(jiān)測點，2個傾斜監(jiān)測孔，2個滑坡推力監(jiān)測孔、2個地下水監(jiān)測孔。各點位名稱及具體布設(shè)情況見圖2。

2.2 原始數(shù)據(jù)及其預(yù)處理

研究依托于三峽庫區(qū)三期地質(zhì)災(zāi)害防治重大科學研究項目，通過在三峽庫區(qū)目前已經(jīng)完成的并投入監(jiān)測的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測網(wǎng)，收集了2006年12月至2010年11月間白家包滑坡的監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括庫水位、GPS點監(jiān)測、鉆孔傾斜儀、地表相對位移、地下水位、降雨量等。其中：GPS位移監(jiān)測數(shù)據(jù)一般為月度，部分月份為旬度，單位為mm；降雨量為日度數(shù)據(jù)，單位為mm；地下水數(shù)據(jù)構(gòu)成相對復(fù)雜，時間間隔不等，本文所使用的地下水埋深監(jiān)測值，單位為m；庫水位數(shù)據(jù)為日度數(shù)據(jù)，單位為m。

首先，由于各數(shù)據(jù)時間間隔不等，因此需要統(tǒng)一時間間隔；其次,實驗表明，直接利用定量數(shù)據(jù)進行滑坡發(fā)育階段預(yù)測精度較低，故需要對數(shù)據(jù)進行定性化處理，其具體處理方法參見文獻[19]。經(jīng)預(yù)處理后，參與滑坡變形階段預(yù)測模型的輸入變量包括：庫水位變化趨勢(上升、下降)、庫水位變化程度(快速、緩慢、穩(wěn)定)、兩月累計降雨量(多、一般、少)、單月降雨量(多、一般、少)、SK1水位變化趨勢(上升、下降)、SK2水位變化趨勢(上升、下降)、SK1水位變化速度(快速、緩慢、穩(wěn)定)、SK2變化速度(快速、緩慢、穩(wěn)定)、SK1埋深(偏高、偏低、正常)、SK2埋深(偏高、偏低、正常)、SK1至庫水位高差(偏高、偏低、正常)和SK2至庫水位高差(偏高、偏低、正常)共12個定性的變量。輸出變量為滑坡發(fā)育階段(穩(wěn)定、蠕動、快速變形)。

3 結(jié)果與討論

3.1 輸入變量重要性評價

輸入變量集經(jīng)粗糙集處理后共得到19個約簡集，表1為12個輸入變量在這些約簡集中出現(xiàn)的頻率，其一定程度上反映了不同變量對預(yù)測形變階段的貢獻能力。

表1 輸入變量在約簡集中出現(xiàn)的頻率

Table 1 Frequencies of input factors appear in the reduct set

變量出現(xiàn)頻率/%排名庫水位變化趨勢100.001庫水位變化程度57.895兩月累計降雨量17.7912單月降雨量47.376SK1水位變化趨勢31.5810SK2水位變化趨勢63.164SK1變化程度1.001SK2變化程度0.427SK1埋深情況1.001SK2埋深情況0.379SK1至庫水位高差0.3210SK2至庫水位高差0.427

由表1可見，不同輸入變量對結(jié)果的影響力差別比較大，其中兩月累計降雨量最差，其原因可能與白家包滑坡工況有關(guān)。實地調(diào)查表明，白家包滑坡經(jīng)過一定的人工治理，其治理方法主要是修建排水溝，因此降雨在滑坡體內(nèi)貯存得較少，所以其對滑坡形變的影響十分有限。與之形成鮮明對比的是庫水和地下水對滑坡形變的明顯影響，這一結(jié)果與牛瑞卿等[19]結(jié)論吻合。筆者選取約簡集(等價類)：{庫水變化趨勢，庫水變化程度，單月降雨量，SK1變化趨勢，SK1變化程度，SK1埋深情況，SK1至庫水高差}作為變形階段預(yù)測的輸入變量集，這樣既保證了其預(yù)測能力較高，也可以提高處理效率。

根據(jù)粗糙集的原理，從約簡集中取出任何一個變量都會導致其正域下降，而下降的程度則是該變量重要性的體現(xiàn)。因此，其評價變量集決策能力的指標為POSC(D)。表2中POSi代表去除變量i后的屬性集的決策能力。POStotal-POSi代表總屬性集與去除變量i的屬性集的決策能力之差，這個指標直接體現(xiàn)了變量i的重要性。為了方便地比較各個變量的重要性，可以對POStotal-POSi進行歸一化處理，表2中(1-POSi)/MAX1-POSi是歸一化之后的重要性評價指標。需要指出的是，指標POSi和POStotal-POSi是具備數(shù)學物理意義的，能夠與其他類似實驗結(jié)果進行對比。(1-POSi)/MAX1-POSi由于進行了歸一化處理，已經(jīng)不具備明確的數(shù)學物理意義，只能用于評價本實驗所涉及的各個變量重要性，不能與其他類似實驗結(jié)果進行對比。表2為7個入選變量的重要性情況。

表2 選中約簡集中各變量重要性情況

由表2可見，庫水因素最為關(guān)鍵。具體而言，庫水位變化程度比庫水變化趨勢重要。SK1埋深情況比SK1變化趨勢和變化程度重要，再次是單月降雨程度，最次是SK1至庫水高差，但并不能武斷地認為變量地下水位至庫水位高差不重要，因為這一變量的定量值計算是庫水位和地下水位的線性組合。

3.2 滑坡變形階段預(yù)測

為對比不同算法預(yù)測滑坡變形階段的能力，選取了4種不同方法：支持向量機(support vector machine SVM)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 Logistic回歸和粗糙集。支持向量機的理論基礎(chǔ)在于統(tǒng)計學習，以尋找完成最優(yōu)分類的決策邊界位置為目的，其核心思想是風險最小化原則[20]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模范動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型，該算法已較常見于地球科學研究之中[21]。Logistic回歸在流行病學中應(yīng)用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，根據(jù)危險因素預(yù)測某疾病發(fā)生的概率，該算法亦普遍用于滑坡易發(fā)區(qū)域敏感性評價[22]。

作為真值的驗證數(shù)據(jù)來源于白家包滑坡監(jiān)測月報，月報中對滑坡變形階段的判斷由專業(yè)人員依據(jù)現(xiàn)場勘探、監(jiān)測和經(jīng)驗確定。為避免人為和偶然因素對結(jié)果產(chǎn)生影響，從而降低方法的可重復(fù)性，本文的訓練樣本是隨機產(chǎn)生的，同時樣本選擇+預(yù)測的過程進行了100次重復(fù)。SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Logistic回歸和粗糙集取得的預(yù)測精度依次為80.26%、91.23%、80.26%和96.50%?？梢姶植诩哪Ｐ皖A(yù)測結(jié)果與專家的判斷最為一致，表明利用定性的觀測變量來預(yù)測滑坡變形階段是可行的、合適的。

利用混淆矩陣來進一步考察粗糙集預(yù)測的結(jié)果，表3顯示誤差來源主要是穩(wěn)定-蠕動和蠕動-快速變形兩類錯分，未出現(xiàn)穩(wěn)定-快速變形的錯誤，這表明粗糙集的方法是可靠的。按不同階段來評價預(yù)測效果結(jié)果為：穩(wěn)定>蠕動>快速變形，這一點可能是由于滑坡形變愈大，其對外因響應(yīng)便愈復(fù)雜。

由于建模共選取了12個輸出變量，雖然理論上這些變量都與預(yù)測滑坡變形階段有直接關(guān)系，但是考慮到不同滑坡的自身特性，可能并非所有變量都具有顯著影響。

考慮到可能存在的其他未知情況，12個輸入變量中極有可能存在降低模型精度或者無益提升精度的變量。而基于粗糙集的預(yù)測過程是，首先計算輸入屬性集的約簡集，在此基礎(chǔ)上進而得出分類規(guī)則，從而利用規(guī)則集指導分類。其對屬性的選擇相對其他算法有著先天的優(yōu)勢，所以基于粗糙集的預(yù)測取得最優(yōu)結(jié)果極有可能與此有關(guān)。

表3 粗糙集預(yù)測結(jié)果混淆矩陣

3.3 分階段的滑坡位移預(yù)測

針對數(shù)值型的數(shù)據(jù)，本文選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機以及分類回歸樹(CART)作為滑坡位移數(shù)值預(yù)測的算法。這3種算法常見于滑坡數(shù)值預(yù)測，各有優(yōu)劣，需要指出的是，本實驗中3個算法的參數(shù)都是常用值或默認值，這樣做的意義在于增強了數(shù)據(jù)處理流程的可移植性和可操作性，對缺乏相關(guān)數(shù)學背景的工程技術(shù)人員更有參考價值。另外，本實驗的目的在于驗證分階段后預(yù)測精度是否有提高，而非討論不同算法預(yù)測滑坡位移能力。選取平均絕對誤差(MAE)作為評價指標以評估各算法預(yù)測性能。MAE是指，對同一物理量進行多次測量時，各次測量值及其絕對誤差不會相同，將各次測量的絕對誤差取絕對值后再求平均值：

試驗隨機選取了80%樣本作為訓練樣本，20%樣本作為檢驗樣本。選取的訓練樣本集遠大于檢驗樣本集是因為本文所建立模型在實際應(yīng)用時有大量的累積數(shù)據(jù)作為其建模數(shù)據(jù)，而其所預(yù)測的對象往往只是比較少，甚至可能只是預(yù)測下個監(jiān)測時間的位移值而已，這也是滑坡位移預(yù)測不同于滑坡穩(wěn)定性評價之處。

表4 不同算法位移預(yù)測精度對比

表4對比了3種算法利用變形階段信息和不利用該信息時的位移預(yù)測精度。3種算法取得的結(jié)果之間存在一定差異，但是都表現(xiàn)出相同特征，即利用變形階段進行預(yù)測時其精度優(yōu)于不利用該信息時的精度。這表明利用基于粗糙集的變形階段預(yù)測成果來輔助滑坡位移數(shù)值預(yù)測是可行的、有效的。需要指出的是3種算法均未經(jīng)過優(yōu)化，其參數(shù)為均為默認值，因此表4結(jié)果不能用于評價3種算法之優(yōu)劣。

4 結(jié)語

本文以白家包滑坡的多源監(jiān)測數(shù)據(jù)為對象，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將粗糙集理論引入滑坡變形階段預(yù)測，進而利用得到的變形階段預(yù)測結(jié)果指導滑坡位移的數(shù)值預(yù)測。實驗結(jié)果表明：利用粗糙集處理定性的輸入變量集能夠取得與專業(yè)人員實地勘探結(jié)果吻合度極高(96.50%)的滑坡變形階段信息；而利用這一信息指導滑坡位移預(yù)測，對于支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分類回歸樹等3種算法都能明顯提高其預(yù)測精度。這表明基于粗糙集的滑坡分階段位移預(yù)測方法是有效的。同時，實驗表明：不同算法預(yù)測滑坡位移的表現(xiàn)存在一定差異，針對滑坡的不同變形階段選取和優(yōu)化合適的預(yù)測算法將是后續(xù)工作的方向。另外需要指出的是蠕滑-加速的轉(zhuǎn)變是滑坡預(yù)警的關(guān)鍵，然而這種情況出現(xiàn)的次數(shù)相對較少，因此今后工作需要選取更多的滑坡數(shù)據(jù)，獲得更多的蠕滑-加速觀測機會，從而進一步驗證算法的適用性。

[1] Das S K. Slope Stability Analysis Using Genetic Algorithm[J/OL]. Bundle a of the Electronic Journal of Geotechnical Engineering，2005(10):[2013-0303]. http://www.ejge.com/2005/ Ppr0504/ Abs0504. htm:[2013-03-03].

[2] Saito M. Forecasting the Time of Occurrence of a Slope Failure[R]. Kokubunji：Japanese National Railways, Railway Technical Research Institute,1965.

[3] Voight B. A Method for Prediction of Volcanic-Eruption[J]. Nature, 1988, 322: 125-130.

[4] Voight B. A Relation to Describe Rate-Dependent Material Failure[J]. Science, 1989, 243: 200-203.

[5] Fukuzono T. Recent Studies on Time Prediction of Slope Failure[J]. Landslide News, 1990(4): 4-9.

[6] 晏同珍, 殷坤龍, 伍法權(quán), 等. 滑坡定量預(yù)測研究的進展[J]. 水文地質(zhì)工程地質(zhì), 1988(6):8-14. Yan Tongzhen, Yin Kunlong, Wu Faquan, et al. Progress of Landslide Quantitative Forecast[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 1988(6):8-14.

[7] 劉祖強. 滑坡破壞灰色預(yù)測[J]. 水利水電技術(shù), 1991(2): 38-43. Liu Zuqiang. Grey Forecast of Landslide Hazard[J]. Water Resources and Hydropower Engineering, 1991(2): 38-43.

[8] Wan S A, Lei T C. A Knowledge-Based Decision Support System to Analyze the Debris-Flow Problems at Chen-Yu-Lan River, Taiwan[J]. Knowledge-Based Systems, 2009, 22(8): 580-588.

[9] Lu P. Artificial Neural Networks and Grey Systems for the Prediction of Slope Stability[J]. Natural Hazards, 2003, 30(3): 383-398.

[10] Wang H B, Liu G J, Xu W Y, et al. GIS-Based Landslide Hazard Assessment: An Overview[J]. Progress in Physical Geography, 2005, 29(4): 548-567.

[11] 王樹良, 王新洲, 曾旭平, 等. 滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘視角[J]. 武漢大學學報:信息科學版, 2004,29(7): 608-610. Wang Shuliang, Wang Xinzhou, Zeng Xuping, et al. View Angle of Landslide Monitoring Data Mining[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2004,29(7): 608-610.

[12] 許強, 黃潤秋, 李秀珍. 滑坡時間預(yù)測預(yù)報研究進展[J]. 地球科學進展, 2004,19(3): 478-483. Xu Qiang, Huang Runqiu, Li Xiuzhen. Research Progress in Time Forecast and Prediction of Landslides[J]. Advances in Earth Science, 2004,19(3): 478-483.

[13] 王尚慶, 徐進軍, 羅勉. 三峽庫區(qū)白水河滑坡險情預(yù)警方法研究[J]. 武漢大學學報:信息科學版, 2009,34(10): 1218-1221. Wang Shangqing, Xu Jinjun, Luo Mian. Study on Warning of Dangerous State of Baishuihe Landslide in Three Gorges Reservoir Area[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009,34(10): 1218-1221.

[14] 牛瑞卿, 彭令, 葉潤青, 等. 基于粗糙集的支持向量機滑坡易發(fā)性評價[J]. 吉林大學學報:地球科學版, 2012,42(2): 430-439. Niu Ruiqing, Peng Ling, Ye Runqing, et al. Landslide Susceptibility Assessment Based on Rough Sets and Support Vector Machine[J]. Journal of Jilin University: Earth Science Edition, 2012,42(2): 430-439.

[15] 李秀珍, 孔紀名, 王成華. 多分類支持向量機在滑坡穩(wěn)定性判識中的應(yīng)用[J]. 吉林大學學報:地球科學版, 2010,40(3): 631-637. Li Xiuzhen, Kong Jiming, Wang Chenghua. Application of Multi-Classification Support Vector Machine in the Identifying of Landslide Stability[J]. Journal of Jilin University: Earth Science Edition, 2010,40(3): 631-637.

[16] 劉廣潤, 晏鄂川, 練操. 論滑坡分類[J]. 工程地質(zhì)學報, 2002,10(4): 339-342. Liu Guangrun, Yan Echuan, Lian Cao. Discussion on Classification of Landslides[J]. Journal of Engineering Geology, 2002,10(4): 339-342.

[17] 黃潤秋, 向喜瓊, 巨能攀. 我國區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害評價的現(xiàn)狀及問題[J]. 地質(zhì)通報, 2004,23(11): 1078-1082. Huang Runqiu, Xiang Xiqiong, Ju Nengpan. Assessment of China’s Regional Geohazards: Present Situation and Problems[J]. Geological Bulletin of China, 2004,23(11): 1078-1082.

[18] Pawlak Z. Rough Sets-Theoretical Aspects of Rea-soning About Data[M]. Norwell: Springer, 1991: 252.

[19] 牛瑞卿, 韓舸. 利用數(shù)據(jù)挖掘的滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)處理流程[J]. 武漢大學學報:信息科學版,2012,37(7): 869-872. Niu Ruiqing, Han Ge. Technological Flow for Processing Landslide-Monitoring Data Based on Data Mining[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012,37(7): 869-872.

[20] 徐紅敏, 楊天行. 基于支持向量機分類算法的湖泊水質(zhì)評價研究[J]. 吉林大學學報:地球科學版, 2006,36(4): 570-573. Xu Hongmin, Yang Tianxing. Evaluation of Lake Water Quality Based on Classification Algorithms of Support Vector Machines[J]. Journal of Jilin University: Earth Science Edition, 2006,36(4): 570-573.

[21] 羅偉平, 范曉敏, 陳軍. 利用一種有監(jiān)督模糊ART人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行測井巖性識別[J]. 吉林大學學報:地球科學版, 2008,38(增刊): 137-139. Luo Weiping, Fan Xiaomin, Chen Jun. Using a Supervised Fuzzy ART Neural Network for Lithology Recognition in Logging[J]. Journal of Jilin University: Earth Science Edition, 2008,38(Sup.): 137-139.

[22] 李雪平, 唐輝明. 基于GIS的分組數(shù)據(jù)Logistic模型在斜坡穩(wěn)定性評價中的應(yīng)用[J]. 吉林大學學報:地球科學版, 2005，35(3): 361-365. Li Xueping, Tang Huiming. Application of GIS-Based Grouped Data Logistic Model in Evaluation of Slope Stability[J]. Journal of Jilin University: Earth Science Edition, 2005，35(3): 361-365.

A Stage-Divided Method for Landslide Deformation Prediction by Using Rough Set

Han Ge1，Gong Wei1，Wu Ting2，Zhao Yannan3

1.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China2.Hunan Prospecting Designing and Research General Institute for Provincial Institute of Agriculture, Forestry and Industry, Changsha 410007, China3.Institute of Geophysics and Geomatics, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China

Rough set theory is introduced in variables set assessment and reduction for deformation stage prediction in the Baijiabao landslide after its multi-source monitoring data are preprocessed by means of data mining technique. On that basis, serval different algorithms are utilized to predict landslide displacement quantitatively for the purpose of comparison. The tests show that the rough set theory is capable of predicting landslide deformation stage precisely. The results obtained by the rough set contribute to improve performances of numerical prediction of the landslide displacement and the stage-divided method has an advantage over other conventional algorithm.

landslide; rough set; deformation stage prediction; displacement prediction

10.13278/j.cnki.jjuese.201403202.

2013-09-03

國土資源部三峽庫區(qū)三期地質(zhì)災(zāi)害防治重大科研資助項目(SXKY3-3-2)

韓舸(1987-)，男，博士研究生，主要從事遙感地質(zhì)及數(shù)據(jù)挖掘研究，E-mail:udhan@whu.edu.cn。

10.13278/j.cnki.jjuese.201403202

P642.22

A

韓舸，龔?fù)?，吳?等.利用粗糙集的滑坡分階段位移預(yù)測方法：以白家包滑坡為例.吉林大學學報:地球科學版,2014,44(3):925-931.

Han Ge，Gong Wei，Wu Ting,et al.A Stage-Divided Method for Landslide Deformation Prediction by Using Rough Set.Journal of Jilin University:Earth Science Edition,2014,44(3):925-931.doi:10.13278/j.cnki.jjuese.201403202.