基于時間序列與混合核函數SA-SVR的滑坡位移預測模型研究*

尚 敏 熊德兵 張惠強 趙國飛

(①湖北省地質災害防治工程技術研究中心(三峽大學)，宜昌 443002，中國)(②湖北長江三峽滑坡國家野外科學觀測研究站，宜昌 443002，中國)(③三峽庫區地質災害教育部重點實驗室(三峽大學)，宜昌 443002，中國)(④三峽大學土木與建筑學院，宜昌 443002，中國)

0 引 言

滑坡地質災害是當今主要地質災害之一，對人民生命財產造成嚴重威脅。構建合理完善的滑坡位移預測模型是實現滑坡地質災害監測預警的關鍵技術，能有效減少其給國家和人民造成的重大損失(尚敏等，2019)。因此，科學有效地展開滑坡位移預測模型研究，具有重要的理論意義和現實意義。

根據現有資料，滑坡的預測預報可追溯到20世紀60年代日本學者齋藤(Satio，1969)通過經驗公式對滑坡預測的初步探索，其后滑坡預測方法經歷了從線性預測到非線性預測的轉變(Scheidegger，1973；Murray et al.，1994；韓賀鳴等，2019)。時間序列分解方法以其完善的理論獲得廣大學者的青睞，根據其分解項的復雜程度不同采用線性或非線性的預測方法，大幅度提高了滑坡災害預測準確性。該方法主要是基于滑坡位移監測數據、降雨量數據、庫水位調度數據等對滑坡位移進行時間序列分解，然后分別對分解的子序列應用模型進行預測。目前提取趨勢項的主要方法有：周超等(2015)應用移動平均法，將白水河滑坡累積位移分解為周期項和趨勢項，這種方法操作簡單，在階躍幅度基本一致的滑坡上能取得不錯的效果；黃海峰等(2014)采用平滑先驗法經過簡單計算快速分離趨勢項和周期項，對白家包滑坡進行了預測，結果表明，在正則化參數取值較小時，其精度高于移動平均法但其正則化參數的取值規律還有待探究；……