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三峡库区堆积层滑坡间歇性活动预测:以白水河滑坡为例

孙一清,  李德营,  殷坤龙,  陈丽霞,  汪 洋

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孙一清, 李德营, 殷坤龙, 陈丽霞, 汪 洋. 三峡库区堆积层滑坡间歇性活动预测:以白水河滑坡为例[J]. 地质科技通报, 2019, 38(5): 195.
引用本文: 孙一清, 李德营, 殷坤龙, 陈丽霞, 汪 洋. 三峡库区堆积层滑坡间歇性活动预测:以白水河滑坡为例[J]. 地质科技通报, 2019, 38(5): 195.
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Sun Yiqing, Li Deying, Yin Kunlong, Chen Lixian, . Intermittent Movement Prediction of Colluvial Landslide in the Three Gorges Reservoir: A Case Study of Baishuihe Landslide[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2019, 38(5): 195.
Citation: Sun Yiqing, Li Deying, Yin Kunlong, Chen Lixian, . Intermittent Movement Prediction of Colluvial Landslide in the Three Gorges Reservoir: A Case Study of Baishuihe Landslide[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2019, 38(5): 195.
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三峡库区堆积层滑坡间歇性活动预测:以白水河滑坡为例

Intermittent Movement Prediction of Colluvial Landslide in the Three Gorges Reservoir: A Case Study of Baishuihe Landslide

    摘要
  • 摘要: 三峡库区堆积层滑坡在季节性降雨和库水λ周期波动的影响下呈现间歇性活动特征,滑坡活动强度与诱 发因素作用强度和时间关系密切.以三峡库区白水河滑坡为例,分析了堆积层滑坡间歇性活动特征和诱发因素, 发现降雨和库水λ下降是滑坡变形的主要诱发因素.根据滑坡时序曲线特征,将滑坡累积λ移分解为趋势项λ 移和周期项λ移,采用多项式拟合的方法来预测趋势项λ移,利用长短期记忆神经网络模型来预测周期项λ移, 并与极限学习机模型、广义回归神经网络模型的预测结果进行了对比分析,发现长短期记忆神经网络模型预测滑 坡间歇性活动精度更高.

     

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  • 刊出日期:  2019-09-30

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