基于诱发因素响应与DE-SVM模型的滑坡位移预测

三峡库区滑坡的稳定性直接影响到库区沿岸居民的生命及财产安全,而对滑坡变形的预测对于地质灾害防治有着重要意义。基于三峡库区涉水滑坡多存在阶跃式的变形特征和位移监测数据,采用差分进化(DE)算法对支持向量机(SVM)模型参数进行全局优化,并利用优化后的差分进化-支持向量机(DE-SVM)模型对滑坡位移监测数据进行训练,最终实现了对滑坡位移量的预测。以三峡库区典型滑坡——奉节县藕塘滑坡为例,运用DESVM模型并考虑库水位和降雨作为该滑坡的诱发因素,对该滑坡的变形及其发展趋势进行了预测研究。结果表明:基于诱发因素响应的DE-SVM模型对藕塘滑坡变形的预测结果与该滑坡的实际变形特征基本一致,表明该模型的预测精度高,对三峡库区涉水滑坡位移的预测具有重要的参考价值。     

三峡库区树坪滑坡变形特征及其诱发因素研究

三峡库区树坪滑坡为典型的古崩滑堆积型滑坡,自2003年三峡水库蓄水以来其变形明显.本文采用两步聚类法对树坪滑坡的监测数据进行了定性化处理,并在此基础上采用Apriori算法研究了该滑坡的变形特征及其与诱发因素之间的关系.结果表明:库水位是引起树坪滑坡位移变形的主要诱发因素,且该滑坡因每年库水位的升降而呈现周期性的变形特征;降雨是引起树坪滑坡位移变形的次要诱发因素,随着库水作用下滑坡体原有裂隙的扩张及产生新的裂隙,降雨对滑坡变形的影响将逐渐增强.     

基于经验模态分解-支持向量机的滑坡位移预测方法研究

滑坡位移时间序列在外因的影响下呈现出单调非平稳的曲线特征,利用经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition,EMD)将滑坡累计位移分解为周期项和趋势项,建立支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)-布朗单一参数指数平滑(Browns Single Parameter Exponential Smoothing,Browns)模型对滑坡位移进行预测。以三峡库区木鱼包滑坡为例,首先在考虑降雨量和库水位等影响因子的基础上,采用SVR模型对周期项位移进行预测;然后采用Browns模型对趋势项位移进行预测;最后通过时间序列加法模型得到滑坡累计位移预测值,计算得到测试样本的平均绝对误差为13.31mm,均方根误差和判定系数分别为16.6mm和0.83。通过对比分析,结果表明:基于EMD与SVR-Browns模型的滑坡位移预测精度明显优于SVR模型和Browns模型,证明该模型是一种有效的滑坡位移预测方法。     

基于经验模态分解和神经网络的滑坡变形预测研究

受岩土体性质和多种诱发因素(降雨、地震、库水位等)的影响,滑坡的位移演化必然包含着多层次的信息,难以采用单一的灰色预测、神经网络、时间序列等模型进行有效、准确的预测.本文引入信号分析中的经验模态分解(EMD)方法,同时结合对非线性函数具有很强的逼近能力的BP神经网络,建立了滑坡变形预测的EMD-BP神经网络模型,并以三峡库区树坪滑坡为例,应用该模型对ZG88监测点的累积位移进行了预测,最后将其预测值与实际监测值以及其他模型预测结果进行了对比分析,结果表明该模型的预测值与实际监测值基本一致,且模型预测精度比单一的BP神经网络和GM(1,1)模型要高,从而验证了该模型具有一定的适用性和较高的预测精度.     

ODM技术支持下的滑坡位移预测研究

预测模型的建立是滑坡预报的核心问题。Oracle系统的数据挖掘选件(Oracle Data Mining,ODM)可直接对存储在数据库中的数据进行操作,能减少数据转换的资源消耗,保证数据的安全性。以三峡库区八字门滑坡为例,在深入分析滑坡累计位移变化特征与其降雨、库水位等影响因素响应关系的基础上,采用ODM中的PL/SQL API建立了可预测滑坡位移趋势的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型,并利用建立的SVM模型对滑坡累计位移量的未来值进行了预测。经验证表明:测试样本的预测均方根误差和平均绝对误差分别为10.07mm和6.54mm,预测结果与实测值变化趋势基本一致,说明基于ODM的SVM滑坡位移预测模型在处理非线性时间序列数据上具有一定的优势,可用于滑坡监测数据的短期预测。     

库水位变化对三峡库区堆积层滑坡稳定性的影响

库水位的长期周期性变化势必影响三峡库区内崩滑体及库岸的稳定性,特别是堆积层滑坡的稳定性对库水位的周期性变化尤为敏感.本文针对三峡库区内松散堆积层滑坡的特征和堆积层滑坡在库水位变化条件下的水压力问题,建立了松散堆积层滑坡的渗流模型,并以三峡库区某堆积层滑坡为例,对库水位变化条件下该滑坡渗流场与稳定性进行了模拟和分析,以为...     

增大库水位日降幅联合降雨条件下张家祠堂滑坡稳定性分析

库水位下降对滑坡的稳定性变化有重要影响。以张家祠堂滑坡为例,利用Geo-studio软件的Seep/W模块和Slope/W模块分别对滑坡渗流场和稳定性进行数值模拟计算,分析降雨和不同库水位下降速率对该滑坡稳定性的影响规律,并结合滑坡变形的调查情况和数值模拟计算结果对该滑坡进行稳定性预测与评价。结果表明:张家祠堂滑坡为降雨型滑坡,相对于降雨,增大库水位日降幅对滑坡稳定性影响非常有限;预测在非汛期增大库水位日降幅条件下,滑坡整体基本稳定;滑坡在中前部虽有变形,但滑坡整体并未形成连续贯通的软弱面,因此该滑坡目前为基本稳定;滑坡在最危险工况(库水位日降幅1.2m/d+降雨)下的稳定性系数为1.154,滑坡处于基本稳定状态。     

基于ICEEMDAN分解和MHA-LSTM神经网络的滑坡位移预测

深度学习在机器视觉等各个领域的兴起，使长短时间记忆(LSTM)神经网络也越来越常用于滑坡预测工作中。为加强对历史信息的提取与捕捉，提出一种多头自注意力长短时间记忆(MHA-LSTM)神经网络用来预测滑坡位移。首先采用改进版的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将滑坡位移分解成趋势项、周期项和噪声项；然后采用MHA-LSTM神经网络拟合带噪声的滑坡位移趋势项和周期项，两者相加即可得到滑坡总位移的预测结果；最后以白水河滑坡实测数据为例，考虑月降雨量和库水位因素的影响，对该滑坡位移的周期项和趋势项进行预测，并与其他传统神经网络的预测结果进行对比。结果表明：MHA-LSTM神经网络模型相较于其他传统神经网络模型，能更好地捕捉历史的信息特征，预测效果更佳，可为滑坡预测提供新的技术方法。     

三舟溪滑坡在非汛期增加库水位下降速率对其稳定性的影响

以三舟溪滑坡为例,在前期有比较完整监测资料的基础上,分析滑坡变形破坏的历史资料,研究滑坡活动与库水位变化、降雨、地下水的响应关系;考虑滑坡的实际水力边界,根据滑坡地下水监测数据及滑坡前缘发生的次级滑动,对滑坡岩土体水力学参数和抗剪强度参数进行反演分析;基于反演分析,评价三舟溪滑坡稳定性现状,并预测在非汛期增加库水位下降速率条件下滑坡的稳定性,分析论证滑坡在非汛期增加库水位下降速率的可行性,为调整消落期库水位下降速率阈值提供科学依据。结果表明:三舟溪滑坡为动水压力与暴雨混合型滑坡,库水位变化控制着滑坡体稳定性走势,降雨则导致滑坡稳定性发生波动性变化;三舟溪滑坡目前处于潜在不稳定状态,非汛期增加库水位下降速率对滑坡稳定性影响不大,预测非汛期增大库水位日降幅条件下,滑坡整体仍为潜在不稳定。     

三峡水库塌岸对麻柳林滑坡稳定性的影响分析

水库塌岸是库区重大的地质灾害,对库岸滑坡的长期稳定性有重要影响。以麻柳林滑坡为例,在现场调查的基础上,考虑了船行波的影响,采用卡丘金法对三峡水库塌岸进行了预测,并针对塌岸前和塌岸后的麻柳林滑坡,分别设定了4种库水位下降工况,且考虑50年一遇的极值降雨,研究了库水位下降联合降雨作用下麻柳林滑坡的稳定性,分析了塌岸对该滑坡稳定性的影响。结果表明:在航运繁忙的狭长河道进行塌岸预测时,船行波的影响不能忽略,预测得到麻柳林滑坡最终的塌岸宽度为120m;塌岸后麻柳林滑坡前缘变缓,与库水接触面增大,在库水位下降过程中,地下水浸润线较塌岸前更低;对于麻柳林滑坡,塌岸侵蚀了前缘阻滑段,导致该滑坡的稳定性降低约3%。     

吉阳核电厂址气象铁塔塔层风频规律及风速分布拟合研究

通过安徽吉阳核电厂址气象塔观测系统获取观测数据,研究了该地区的风频规律性,并按南沿江流、北沿江流对塔层风速分布进行幂函数近似拟合,估算了地表粗糙度。结果表明：本区主导风向多集中在偏东北风上,而且频率很高,次主导风向则略有差异;塔层风廓线分布基本符合幂函数关系,由廓线求出的n指数推荐值为：A类0.165,B类0.167,C类0.192,D类0.313,E类0.406,F类0.463;南沿江流方向的地表粗糙度为1.547 063 m,北沿江流方向的地表粗糙度为1.738 45 m。     

对原子结构教学中两个问题的讨论

中学原子结构的课堂教学中,容易产生一些缺乏严谨性的情况。针对能级交错与分裂、洪特规则等内容教学过程中出现的例子进行探讨。     

关于长江立法的思考

尽管自2015年国家出台长江经济带建设战略以来,制定"长江法"的呼声不断高涨,但距离形成共识、理性发声尚有较大距离。文章围绕是否需要为长江立法、为长江立一部什么样的法、如何才能立好"长江法"三个基本问题,进行分析,试图描绘出"长江法"这一图景的面貌,作出有说服力的解释。     

区域尺度绿洲稳定性评价

论文在区域尺度上,探讨了绿洲稳定性的内涵,并以新疆三工河流域绿洲为例,从绿洲所处的地理位置、绿洲与外围荒漠和山地系统之间的相互作用等方面评价了绿洲的区域稳定性。结果表明:①冲洪积扇型绿洲稳定性最高,其次是位于地下水溢出带下方的冲积平原型绿洲,稳定性最差的是湖滨三角洲或散流干三角洲上发育的绿洲;②绿洲的冷岛效应和植被指数可较好地表征绿洲与外围荒漠和山地系统之间的相互作用和评价绿洲的区域稳定性的时间变化。绿洲规模的扩大及绿洲水分和植被的增加将加强绿洲的冷岛效应,提高绿洲的稳定性;归一化差异植被指数增加,表明绿洲内植被覆盖密度增大和植物生物量提高,绿洲的稳定性增强。     

包气带油污土层生物修复现场控制性因素的评价

包气带油污土层的生物修复涉及到石油降解微生物、石油污染物的可生物降解性和土壤环境三个方面.本文通过最或然计数法(MPN)、原油族组分柱层析分析方法和色质联机分析等实验手段,研究了淄河滩包气带油污土层的水力学特性、氮磷营养元素、微生物和石油污染物.结果表明,长期受石油污染的土层含有丰富的微生物,其中大部分具有降解石油烃的能力,且土层的渗透性极强,有利于开展油污土层的生物修复.同时,长期的挥发、淋失和转化造成土层中石油污染物主要由高分子、高沸点烃类组成,且油污土层的速效氮、速效磷含量太低,直接增加了生物修复的难度,成为不利于生物修复的影响因素.     

模具在工件反挤压过程中的变形模拟研究

模具在金属塑性成形过程中起着十分重要的作用。就一般而言,模具在金属成形过程中的变形被忽略,将之视为刚性体。然而在金属精密成形中,模具的变形对成形件的尺寸精度将产生较大的影响。利用SuperForm软件针对模具在工件挤压过程中的变形进行了有限元数值模拟,对这一问题作了初步分析与探讨,为工厂实际生产的工艺制定、模具设计提供理论参考与依据。     

从纷争到有序:对未来无冰北极的理性思考——读《海洋法视角下的北极法律问题研究》

在很多人的心目中,北极是一处遥远的冰封之地,更无法想象,它与中国、与我们的生活有怎样密切的关联.然而,不经意间,伴随着全球变暖,北极已实实在在成为全世界关注的焦点.北极对于全球的气候变化有着重大的影响,在不久的将来即将开通的北极航道将成为人类最主要的航道,北极所蕴含的巨大资源一朝得以开发,至少会延缓人类数十年甚或上百年能源枯竭的危机.正因为北极所蕴含巨大潜在权益,所以近年来各国对刊极事务所投入的精力和资本日益增加,争夺日趋激烈.