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黄土地区多级高填方边坡变形预测及稳定性分析黄土地区多级高填方边坡变形预测及稳定性分析引言黄土地区是中国特有的地理景观之一，其广泛分布和重要的工程应用价值使得对黄土边坡稳定性的研究成为一个非常重要的领域。
而多级高填方边坡变形预测及稳定性分析则是黄土地区边坡工程研究中一个关键的问题。
本文将通过理论分析和实验研究，探索黄土地区多级高填方边坡变形的预测方法以及稳定性分析的影响因素。
一、黄土边坡变形的预测方法针对多级高填方边坡变形的预测，可以采用传统的经验公式和机械模型分析两种方法。
1. 经验公式预测法经验公式是根据大量的实测数据和工程经验总结出来的一种预测方法。
对于黄土边坡来说，常用的经验公式包括液化位移计算公式、边坡位移计算公式等。
这些公式根据边坡的各种因素以及黄土本身的特性，通过简化计算方式，提供了边坡变形的预测结果。
但是，由于经验公式多为经验总结得来，并不能完全适用于不同的工程情况，因此其预测结果需要结合实际情况进行修正。
2. 机械模型分析法机械模型分析是通过建立边坡的力学模型来预测边坡变形。
常用的机械模型分析方法包括有限元法、差分法等。
这些方法将黄土边坡建模为一个弹性或弹塑性体，在考虑各种力的作用下进行计算，得到边坡的位移和应力分布。
相对于经验公式，机械模型分析法更为精确，但计算的复杂度也相对较高，需要较多的计算资源和时间。
二、黄土边坡稳定性分析的影响因素除了边坡变形的预测外，黄土地区多级高填方边坡的稳定性也是一个重要的问题。
影响黄土边坡稳定的因素包括黄土的物理力学性质、边坡的几何参数、土壤水分等。
1. 黄土的物理力学性质黄土的物理力学性质直接影响边坡的稳定性。
黄土的含水量、颗粒分布以及黏聚力、内摩擦角等参数会影响黄土的力学性质。
含水量过高会导致黄土软化，失去抗剪强度，从而影响边坡的稳定性；而过低的含水量则会导致黄土干裂，难以稳定。
2. 边坡的几何参数边坡的几何参数包括边坡的坡度、高度、长度等。
边坡变形三维实体预测方法的研究边坡变形是造成山体滑坡、崩塌等地质灾害的主要原因之一。
为了准确预测边坡的变形情况，提前采取有效的防灾措施，许多学者和工程师开始研究边坡变形的三维实体预测方法。
边坡变形的三维实体预测方法主要包括以下几个方面。
首先，需要对边坡进行详细的地质勘探和调查，获取边坡的地质、地质力学参数等相关数据。
其次，通过数学模型和计算方法来分析边坡的受力、变形机理等。
最后，结合实际监测数据，进行模型的验证和修正，得出准确的边坡变形预测结果。
在地质勘探和调查方面，可以采用钻孔、测斜仪、地震勘探等方法，获取边坡的地质结构、土层厚度、岩性、裂隙状况等信息。
这些信息对于后续的数学模型建立和计算分析至关重要。
在数学模型建立方面，可以采用有限元法、边界元法等方法，建立边坡的力学模型。
通过建立合适的边界条件和应力荷载，可以模拟边坡在不同工况下的受力情况。
同时，还需要考虑边坡的非线性特性、土体的本构模型等因素，以提高模型的准确性。
在模型验证和修正方面，可以利用现场监测数据，对模型进行验证。
通过对比实测数据和模型计算结果，可以评估模型的准确性，并进行修正。
同时，还可以利用敏感性分析和参数优化等方法，提高模型的精度和可靠性。
边坡变形三维实体预测方法的研究对于减灾防灾具有重要意义。
通过准确预测边坡变形情况，可以及时采取有效的防灾措施，保护人民的生命财产安全。
然而，需要注意的是，边坡变形预测是一个复杂的问题，涉及多个学科的知识和技术。
因此，需要进一步加强多学科的合作和交流，提高边坡变形预测方法的研究水平。
同时，还需要加强对地质环境的监测和研究，提高边坡变形预测的可靠性和准确性。
总之，边坡变形三维实体预测方法的研究是一个具有挑战性和实用价值的课题。
通过不断的理论研究和实践探索，相信在不久的将来能够开发出更加准确、可靠的边坡变形预测方法，为减灾防灾工作提供更好的技术支持。
遗传算法下的滑坡蠕滑位移预测模型研究
冯谕;曾怀恩;涂鹏飞
【期刊名称】《中国地质灾害与防治学报》
【年(卷),期】2024(35)1
【摘要】滑坡位移预测是预报滑坡灾害的重要依据,以往的滑坡位移预测模型多数为时间序列预测模型、BP神经网络预测模型、Gaussian拟合预测模型以及其他一些非线性预测模型。
这些滑坡位移预测模型在建立上缺乏力学理论支撑,对不同力学特性产生的滑坡位移预测分析上没有针对性。
文章针对力学特性为重力蠕变型滑坡位移的预测,提出一种基于遗传优化算法的滑坡蠕滑位移非线性预测模型。
以鲁家坡滑坡东侧J05监测点的累计水平位移为例,划定测试区域与预测区域进行模型预测分析,并将新模型预测结果与Gaussian拟合预测模型、BP神经网络预测模型预测结果进行对比分析。
结果表明,相较于传统预测模型,新模型的预测效果有所提升,有一定的工程价值与实践价值。
【总页数】10页(P82-91)
【作者】冯谕;曾怀恩;涂鹏飞
【作者单位】三峡大学土木与建筑学院;湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站;湖北省水电工程施工与管理重点实验室(三峡大学)
【正文语种】中文
【中图分类】P642.22
【相关文献】
1.空气潜孔锤钻+深部位移监测方法在大型蠕滑滑坡勘探中应用
2.三峡库区黄土坡滑坡滑带土卸荷状态下的直剪蠕变特性研究
3.典型黄土滑坡滑带土不同含水率下蠕变特性试验研究
4.蠕滑型稀土边坡位移-时间滑坡预警模型
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如何进行边坡稳定性分析与预测边坡稳定性是土木工程中非常重要的一个问题，它涉及到土地开发、公路建设、建筑物设计等方方面面。
因此，进行边坡稳定性分析与预测是土木工程师必须要掌握的技能之一。
边坡稳定性分析与预测的目的是确定边坡在外力作用下是否稳定以及其破坏形式。
通常来说，这个过程可以分为多个步骤，以确保边坡的安全性和稳定性。
首先，我们需要了解边坡的基本特征和土质情况。
这包括边坡的高度、坡面倾斜角度、土壤类型和土壤湿度等。
对土壤类型的了解对于确定边坡的强度参数和水文参数至关重要。
我们可以通过采样和实验室测试来获取土壤的物理和力学特性数据。
接下来，我们需要分析边坡的稳定性。
通常，我们会使用力学模型或数值模拟来对边坡进行分析。
这些模型可以通过使用数学方程和力学原理来描述边坡所受力的平衡情况。
通过应力和变形的分析，我们可以评估边坡的稳定性。
然而，为了得出更准确的结果，稳定性分析还需要考虑到边坡所受到的外部力量。
这些外部力量包括地震、降雨、洪水等自然灾害因素。
这些因素都会对边坡的稳定性产生重要影响。
因此，在进行稳定性分析时，我们需要考虑这些外部力量的作用，以确保边坡在任何可能的情况下都能保持稳定。
除了稳定性分析，边坡的预测也是非常重要的。
预测边坡的行为可以帮助我们采取相应的措施来保护人身安全和财产安全。
通过模拟和预测，工程师可以评估不同的工程方案，确定最优解决方案，并制定相应的应对措施。
在进行边坡稳定性分析和预测时，还需要考虑随时间的变化。
因为边坡稳定性是一个动态过程，随着时间的推移，边坡的稳定性可能会发生变化。
因此，我们需要对边坡的长期行为进行预测，并采取适当的措施来确保其稳定性。
总之，边坡稳定性分析与预测是土木工程中至关重要的一环。
通过对边坡的基本特征和土壤情况的了解，以及使用适当的力学模型和数值模拟，我们可以评估边坡的稳定性并预测其行为。
同时，考虑到外部力量以及时间的变化，我们能够制定合理的对策来保护人身安全和财产安全。
223高寒条件下的矿山排土场边坡表面变形规律研究赖渊平（紫金矿业集团股份有限公司，西藏 拉萨 ８５０２００）摘 要：通过分析驱龙３－１＃排土场边坡监测数据，研究发现影响排土场表面变形的主要因素为时间与降雨量因子，且排土场变形与时间及降雨量因子之间存在显著的线性相关特性，还得到了排土场表面变形与时间及降雨量因子之间的回归统计模型；此外，研究还发现排土场变形最大区域在坡底与排土场入口位置，且变形在空间上表现出了由坡底逐渐向坡顶发展并持续保持的变化规律，因此，在日常排土场安全管理中，应当加强早期坡脚变形与后期坡顶变形监测，并提出了防控建议措施，这可为评估和预测排土场表面变形发展趋势提供参考。
关键词：高寒条件；排土场边坡；在线监测；表面变形规律；统计分析中图分类号：Ｘ９３６ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００２－５０６５（２０２３）２０－０２２３－３Researching of surface deformation law for a dump slope under high cold conditionsLAI Yuan-ping（Ｚｉｊｉｎ Ｍｉｎｉｎｇ Ｇｒｏｕｐ Ｃｏ．， Ｌｔｄ，Ｌｈａｓａ ８５０２００，Ｃｈｉｎａ）Abstract: Ｂｙ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｄａｔａ ｏｆ Ｑｕｌｏｎｇ Ｎｏ ３－１＃ ｄｕｍｐ ｓｌｏｐｅ， ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｆｉｎｄｓ ｔｈａｔ ｓｕｒｆａｃｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｅｐｌｙ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｔｏ ｔｈｅ ｔｉｍｅ ａｎｄ ｒａｉｎｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ， ａｎｄ ｉｔ’ｓ ａ ｌｉｎｅａｒ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｕｒｆａｃｅ ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｉｍｅ ＆ ｒａｉｎｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ， ａｌｓｏ ｔｈｅ ａｒｔｉｃｌｅ ｇａｉｎｓ ｔｈｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｕｒｆａｃｅ ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｉｍｅ ＆ ｒａｉｎｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ， ｔｈｅ ｍａｘ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｈａｐｐｅｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｌｏｐｅ ｂｏｔｔｏｍ ａｎｄ ｃｒｅｓｔ， ａｎｄ ｉｔ ｓｈｏｗｓ ａ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｒｕｌｅ ｏｆ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｆｒｏｍ ｓｌｏｐｅ ｂｏｔｔｏｍ ｔｏ ｃｒｅｓｔ． Ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｄａｉｌｙ ｓｌｏｐｅ ｓａｆｅｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｒｏｃｅｓｓ， ｗｅ ｍｕｓｔ ｐａｙ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｔｏ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｔｈｅ ｓｌｏｐｅ ｂｏｔｔｏｍ ｉｎ ｅａｒｌｙ ｓｔａｇｅ ａｎｄ ｓｌｏｐｅ ｃｒｅｓｔ ｉｎ ｌａｔｅｒ ｓｔａｇｅ， ａｎｄ ｉｔ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｐｒｅｖｅｎｔｉｎｇ ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ ａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ｓｕｒｆａｃｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｅｎｄｅｎｃｙ．Keywords: ｈｉｇｈ ｃｏｌｄ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ； ｄｕｍｐ ｓｌｏｐｅ； ｏｎｌｉｎｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ； ｓｕｒｆａｃｅ ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｌａｗ； ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ收稿日期：２０２３－０８基金项目：国家重点研发计划资助（２０２２ＹＦＣ２９０３９０３）。
第25卷 增1岩石力学与工程学报 V ol.25 Supp.12006年2月 Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering Feb.，2006收稿日期：2005–11–05；修回日期：2005–12–02基金项目：国家重点基础研究发展规划(973)项目(2002CB412707)；国家自然科学基金重点项目(50539110)作者简介：周家文(1982–)，男，2003年毕业于华东交通大学建筑工程系，现为博士研究生，主要从事岩石力学方面的研究工作。
E-mail ：hhzjw@高边坡开挖变形的非线性时间序列预测分析周家文，徐卫亚，石安池(河海大学 岩土工程研究所，江苏 南京 210098)摘要：在岩体高边坡开挖过程中，可以得到现场的位移监测数据，如何利用现场监测数据来预测高边坡的开挖变形是一件很有实用价值的工作。
根据高边坡开挖变形时间序列的非线性特征，应用局域法对三峡高边坡的位移进行了预测分析。
把局域法的思想引入到神经网络中去，按照寻找邻近点的原理构造出训练样本，通过神经网络得到的预测值与局域法得到的预测值很接近，并且可以大大地节约计算时间。
计算结果表明，对于岩土体工程中的一维监测数据，通过非线性时间序列分析方法可以对其进行预测分析，该方法具有较高的实用价值。
关键词：岩石力学；开挖变形；非线性时间序列；局域法；混沌；神经网络中图分类号：TU 457 文献标识码：A 文章编号：1000–6915(2006)增1–2795–06APPLICATION OF NONLINEAR TIME SERIES ANALYSIS TO EXCAVATION DEFORMATION PREDICATION OF HIGH SLOPEZHOU Jiawen ，XU Weiya ，SHI Anchi(Institute of Geotechnical Engineering ，Hohai University ，Nanjing ，Jiangsu 210098，China )Abstract ：In the course of high rock slope excavation ，the deformation data in the locale can be monitored ，and it ′s useful to predicate the excavation deformation of high slope with the monitor data. According to the nonlinear characteristics of the excavation deformation of high slope ，the displacements of the high slope of the Three Gorges are predicted by local-region method. The idea of the local-region method is introduced to the neural network ，and the training samples are formed according to the theory of finding near points. The predicated displacements by the trained neural network are very close to those by the local-region method ，and computational time is saving. The result shows that ，based on the one-dimensional monitoring data ，the displacement can be predicted by the method of nonlinear time series ，and the method has practical value. Key words ：rock mechanics ；excavation deformation ；nonlinear time series ；local-region method ；chaos ；neural network1 引 言在岩体开挖过程中，通过对高边坡的长期监测，可以得到现场的位移监测数据，如何利用现场监测来预测高边坡的开挖变形是一件很有实用价值的工作[1]。
岩石的开挖位移是一个受到多种因素影响的复杂的非线性动力系统，如果直接通过建立开挖过程中的非线性动力学方程来进行相关分析或者是预测分析是一件很困难的事情，寻找一种可以避开上述难题来解决开挖过程中的反分析问题成了很有实际意义的研究工作。
近年来，鉴于边坡变形的非线性特征和影响因素的模糊不确定性，黄志全等[2]提出了基于神经网络的边坡位移预测方法；李邵军• 2796 • 岩石力学与工程学报 2006年等[3]提出了基于三维地理信息的边坡变形智能预测方法；杨成祥等[4]提出了边坡位移的进化算法识别模型；蒋 刚等[5]应用灰色理论建立了边坡变形预测模型；应用分形理论[6]、模糊数学、人工智能理论、系统控制论等方法进行边坡位移和稳定预测的研究发展也很快。
非线性时间序列预测方法是20世纪80年代末发展起来的一种非线性预测方法，对于一维数据的预测，它已经在很多方面得到了应用[7～14]，如电力系统的短期负荷预测、证券市场股价的预测、天气预报、边坡位移的预测等。
对三峡永久船闸高边坡现场监测的一维位移数据，首先采用一阶近似拟合局域法进行预测分析，可以得到需要预测的位移值。
局域法的计算量比较大，而且计算时间较长；但是根据局域法这种思想，通过相空间重构，就可以确定输入层的神经元数目，然后构建一组学习样本，通过混沌神经网络[15]来进行预测分析，可以节约大量的时间，并且还可以大大地减少计算量。
神经网络是由大量简单的神经元相连而组成的复杂系统，它不需要建立非线性动力学方程，只是依靠过去的经验去学习，就可以很好地解决开挖过程中的非线性问题。
本文采用目前应用最为广泛的BP 神经网络(以下简称BP 网络)，但在BP 网络的计算过程中，存在2个缺陷：容易陷入局部最小和收敛速度过慢。
引入模拟退火算法到BP 网络中去就能很好地解决BP 网络的2个缺陷，使得预测结果更加精确。
根据监测数据分析变形演化规律，预测其发展趋势，已经成为设计施工的基本任务之一。
2 预测模型岩石的开挖变形是一个受多种因素影响而发展演化的非线性混沌系统。
在岩石的开挖过程中，很容易得到现场的位移与时间曲线，这就是一个非线性时间序列。
而其他影响开挖变形的因素的非线性时间序列比较难以得到，因此，如何避开其他因素，只利用开挖过程中位移与时间的非线性时间序列)( )()(21n t x t x t x ，，，"来建立合适的动态模型来预测)(1+n t x ，是一个很有实际应用价值的研究工作。
2.1 重构相空间在非线性动力学的研究中，Packard 等人建议用原始系统中的某变量的延迟坐标来重构相空间，Takens 于1980年提出了由一维数据通过相空间重构来刻画整个系统。
相空间的基本思想为：系统中任一变量的变化都受到与之相关变量的影响，这些变量的变化过程就是整个系统的发展过程。
设单变量的时间序列为} 2 1)({n i t x i ，，，，"=，其相空间重构的具体算法如下：根据如果吸引子的维数为d ，要保证与原空间的相同状态，则m ≥2d +1，然后由互信息法第1次到达的极小值来确定时间延迟τ。
这样，时间序列} 2 1)({n i t x i ，，，，"=的相空间为)})1(( )()({)(ττ−++=m t x t x t x t Y i i i i ，，，") 2 1(m i ，，，"= (1)2.2 基于相空间重构的预测方法基于相空间重构的非线性时间序列预测方法有很多，根据拟合相空间中吸引子的方式可分为全域法和局域法。
全域法是拟合轨迹中的全部点，找出时间序列的内部规律，用得到的预测函数来预测轨迹的走向。
局域法是将相空间的最后一点作为中心点，把离中心点最近的几个点作为相关点，利用这些相关点来对轨迹的下一点做出预测。
许多数值研究已经证明，局域法优于全域法。
本文采用的预测算法是一阶近似拟合局域法，还有基于局域法的混沌神经网络法。
2.2.1 局域法一阶近似拟合局域法的基本思想为：对于一个一维的非线性时间序列} {)(21M M Y Y Y t Y ，，，"=，把时间序列的最后一点M Y 作为中心点，找出中心点的最小邻域(即邻近点)，假设第M 点的小邻域为n j j j ，，，" 21，这几个邻近点必需满足如下的表达式：i j M Y Y −≤i j M M Y Y −−(n i ，，，" 2 1=；n ＜M ；)M j Y Y i ∈。
而且还可知道对应于这几个邻近点的下一点的数值(1+i j Y )，根据i i j j bY a Y +=+1的关系可以确定一个方程组，利用最小二乘法就可以解出a 和b 的值。
然后利用中心点即时间序列上的最后一点M Y 的值，根据M M bY a Y +=+1的关系式就可以确定下一点1+M Y 的值。
接下来把1+M Y 作为中心点，按以上方法可以同样计算得到1+M Y 下一点2+M Y 的数值，如此反复，就可以得到所有需要预测的数值。
2.2.2 混沌神经网络 2.2.2.1 BP 网络人工神经网络[16]的应用非常广泛，它不仅应用于工程、科学和数学领域，还可应用于医学、商业和文学等。
人工神经网络是由大量简单的神经元相连而组成的复杂系统，它具有记忆、联想、归纳、概括和抽取以及自组织、自学习和自适应的能力，它不需要建立非线性动力学方程，即可很好地解决第25卷 增1 周家文等. 高边坡开挖变形的非线性时间序列预测分析 • 2797 •开挖过程中的非线性问题。
BP 网络即反向传播网络，该网络是目前使用最为广泛的神经网络。
理论上已经证明一个3层的BP 网络可以以任意精度去逼近任意非线性映射关系。
典型的BP 网络具有3层结构，即输入层、隐含层和输出层。
2.2.2.2 基于模拟退火算法的BP 网络模拟退火算法[17～19]最早是由Metropolis 在1953年提出的，这是一种改进的Monte Carlo 方法。
模拟退火算法是局部搜索算法的扩展，其基本思想是通过模拟高温物体退火过程的方法来寻找优化问题的全局最优解。
