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    考慮滯后效應(yīng)的CNN-BIGRU-Attention 預(yù)測(cè)降水型滑坡位移

    2025-03-13 00:00:00肖金濤王自法王超趙登科李兆焱
    人民黃河 2025年3期

    摘 要:為研究降水對(duì)滑坡的影響,基于大沙窩滑坡日降水量和位移數(shù)據(jù),采用移動(dòng)平均法將位移分解為趨勢(shì)項(xiàng)位移和周期項(xiàng)位移,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( CNN) 預(yù)測(cè)趨勢(shì)項(xiàng)位移,采用帶有注意力機(jī)制( Attention) 的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-雙向門(mén)控循環(huán)單元( CNNBIGRU)模型預(yù)測(cè)周期項(xiàng)位移,通過(guò)疊加趨勢(shì)項(xiàng)位移和周期項(xiàng)位移得到最終預(yù)測(cè)位移結(jié)果。采用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)結(jié)合滯后性研究分析變量間的滯后關(guān)系。以BIGRU-Attention、門(mén)控循環(huán)單元(GRU)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)( LSTM) 模型為對(duì)照,比較CNN-BIGRUAttention模型預(yù)測(cè)周期項(xiàng)位移的精確性。結(jié)果表明:CNN 模型預(yù)測(cè)以3、6、12 h 步長(zhǎng)的趨勢(shì)項(xiàng)位移的R2 值分別為0.992、0.977、0.965;CNN-BIGRU-Attention 模型預(yù)測(cè)以3、6、12 h 步長(zhǎng)的周期項(xiàng)位移的R2 值分別為0.963、0.939、0.896,預(yù)測(cè)精度均高于BIGRUAttention、GRU、LSTM 模型;基于呷任依村滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),驗(yàn)證了CNN-BIGRU-Attention 模型的泛化性。

    關(guān)鍵詞:位移預(yù)測(cè);CNN;BIGRU;Attention;大沙窩滑坡;呷任依村滑坡

    中圖分類(lèi)號(hào):P642.22 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A doi:10.3969/ j.issn.1000-1379.2025.03.021

    引用格式:肖金濤,王自法,王超,等.考慮滯后效應(yīng)的CNN-BIGRU-Attention 預(yù)測(cè)降水型滑坡位移[J].人民黃河,2025,47(3):135-140,145.

    0 引言

    我國(guó)地理?xiàng)l件復(fù)雜,在近年多發(fā)的極端氣候影響下,地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),其中滑坡災(zāi)害尤其嚴(yán)重,對(duì)人民的生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅[1] ?;聻?zāi)害表現(xiàn)出區(qū)域分布特征,在西南山區(qū)易發(fā)生大規(guī)?;率录郏玻?。我國(guó)已發(fā)現(xiàn)大量不穩(wěn)定斜坡和古滑坡[3] ,相關(guān)研究表明大部分滑坡的變形與降水密切相關(guān)[4] 。當(dāng)前我國(guó)傳感器技術(shù)取得飛速發(fā)展,在滑坡監(jiān)測(cè)方面廣泛應(yīng)用,通過(guò)多手段實(shí)時(shí)分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),可實(shí)現(xiàn)滑坡監(jiān)測(cè)預(yù)警[5-6] 。

    大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)令機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)短期滑坡位移變得可行,已有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括線(xiàn)性模型(ARIMA等)和非線(xiàn)性模型(SVM、LSTM、CNN、RNN 等)[7] 。為提高預(yù)測(cè)精度,相關(guān)研究者借鑒信號(hào)分解思想,將滑坡原始位移數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)項(xiàng)位移和周期項(xiàng)位移[8] 。趨勢(shì)項(xiàng)主要反映位移的自然變化,受外部因子影響較?。恢芷陧?xiàng)反映季節(jié)變化、人類(lèi)活動(dòng)等外部因子對(duì)坡體的作用。林大超等[9] 通過(guò)分解滑坡不同階段的位移,將不同模態(tài)的位移信息導(dǎo)入支持向量機(jī)分別預(yù)測(cè),合成各模態(tài)的預(yù)測(cè)值得到最終位移預(yù)測(cè)結(jié)果。楊背背等[10] 利用移動(dòng)平均法將原始位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分解為周期項(xiàng)位移和趨勢(shì)項(xiàng)位移,重點(diǎn)關(guān)注周期項(xiàng)位移,采用LSTM 模型對(duì)周期項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè),疊加得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果。Kalantar 等[11] 利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)模型,以氣象指標(biāo)數(shù)據(jù)和土壤指標(biāo)數(shù)據(jù)為輸入,預(yù)測(cè)坡度變化,最后根據(jù)坡度推導(dǎo)出坡體位移的變化。上述研究能夠捕捉非線(xiàn)性因子間的關(guān)系,重點(diǎn)關(guān)注各因子間的相互影響,但仍存在對(duì)非線(xiàn)性因子考慮不全面、對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析不足、過(guò)度依賴(lài)單一機(jī)器學(xué)習(xí)模型等問(wèn)題。為此,本文基于降水誘發(fā)的大沙窩滑坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),建立考慮滯后效應(yīng)的CNN-BIGRU-Attention 模型,深入探究降水對(duì)滑坡位移的影響,以提高滑坡預(yù)測(cè)的精度和可靠性。

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