地科學院溫韬教授團隊長期從事極端條件下滑坡災害演化機理、預測及防治方面的研究，指導研究生高德祥在綜合性學術期刊《Water》上發表題為“Landslide Displacement Prediction of Shuping LandslideCombining PSO and LSSVM Model”的研究論文。永利6774app手机版官网為論文第一署名單位，研究生賈文君為論文第一作者，溫韬教授為該文通訊作者，本項研究得到國家自然科學基金項目、西藏自治區科技計劃、湖北巴東地質災害國家野外科學觀測研究站開放基金項目共同資助。
論文提出了以三峽庫區叔坪滑坡為例，通過時間序列模型 （TSM）将位移分解為兩個分量。選擇基于降雨量和水庫水位優化的最小二乘支持向量機（LSSVM）模型來預測基于降雨和庫水位的滑坡位移預測。選擇五個參數作為輸入變量，包括單月降雨量、雙月降雨量、庫水位、上月庫水位變化和半年周期位移。通過灰色相關分析揭示了5個參數與滑坡位移之間的關系。PSO-LSSVM模型用于預測周期項位移，應用最小二乘法預測趨勢項位移。在相同的輸入變量下，還建立了反向傳播（BP）模型和 PSO-SVM 模型進行比較分析。PSO-LSSVM模型在3個模型中的的R2最大，為0.98，MAE值和RMSE值最小。結果表明，PSO-LSSVM模型在預測滑坡位移方面具有很高的準确性。
圖1降雨、庫水位及庫水位變化與月位移量的關系
圖2滑坡位移預測結果分析
圖3論文首頁
