基于XGBoost模型的降雨诱发阶跃型滑坡位移预测

滑坡位移预测一直是滑坡研究的热点之一。近年来，随着计算机科学的发展，越来越多的人工智能技术模型被用于滑坡位移的预测。相较于常用的如LSTM神经网络等机器学习模型，集成算法中的XGBoost模型在滑坡位移预测领域尚不多见。由于其在滑坡位移预测中具有预测精度更高、运行速度更快等优点，目前在学术界已成为研究的热点领域。文中以泉州市安溪县尧山村滑坡地灾点监测数据为例，运用Python搭建XGBoost模型，并通过最大信息系数的比较来选定与位移高度相关的特征，输入至模型中对滑坡位移进行预测。结果表明，XGBoost模型因其在目标函数中引入正则项来控制模型过拟合、模型数据集划分采用前向验证方式等优点，相较于大多数机器学习模型，能更加准确地预测降雨诱发阶跃型滑坡位移。该模型对此类滑坡的位移预测及早期监测预警具有重要参考意义。     

福州温泉区地面沉降灰色系统预测模型

地面沉降是一种永久性资源损失的环境地质灾害现象，其具有成生缓慢、持续时间长、影响范围广、成因机制复杂和防治难度大等特点。福州温泉区地面沉降的影响因素是多方面的，包括地质条件、地热水开采、地下水水位动态变化、地面荷载等多种因素。根据灰色GM(1，1)模型的建模机理和条件，采用灰色系统理论，对福州温泉区的地面沉降历史观测数据进行处理，建立了福州温泉区灰色动态GM模型，模型的预测计算结果与实测数据拟合良好。还可以将新的实测数据补充到GM模型中，并剔除一些老的数据，再建GM(1，1)模型，因此GM(1，1)模型具有动态时变性。     

不能再挣那些沾血的钱!

最近，笔者随河北省人大常委会执法检查组到基层进行《工会法》执法大检查，在与有关方面座谈当前非公有制企业职工的劳动保护工作状况时，一家企业的工会主席充满忧虑地给我们讲了她的亲眼所见和切身感受。