基于机器学习的滑坡地质灾害预报模型研究

发布时间：2025-05-07 20:52

　　我国地域辽阔,地理环境复杂多样,地质灾害频繁发生,给人民生命财产造成了极大的危害。党和国家高度重视地质灾害防治工作,国务院专门成立灾害应急管理部,加强地质灾害防治工作,将地质灾害系统预报提到议事日程。传统的地质灾害预报系统存在监测仪器落后、布设量少、参数单一以及预报模型简单等问题,预报准确率较低。文章以滑坡地质灾害为例,通过对山阳县滑坡地质灾害影响因子的筛选,结合机器学习相关理论,对比分析多种预报模型精度,建立了基于XGBoost优化的Bagging集成预报模型,实现较高精度的滑坡地质灾害预报。文章以陕西省山阳县重点地质灾害监测项目12个监测站的监测数据为研究对象,在研究山阳县地形地貌的基础上,对其灾害发生类型、规模及分布特点进行分析,确定滑坡地质灾害发生的主要影响因素。首先基于课题组设计的滑坡地质灾害监测硬件平台,采集到研究区2014年4月到2015年4月的数据作为样本数据;其次采用核主成分分析法对滑坡灾害的影响因子降维处理,提取得到滑坡灾害的8个主要成灾因子,并运用小波结合Kalman滤波算法进行多传感器数据融合,筛选出有效的数据作为训练样本;然后分别建立RBF神经网络、支持向量机、...

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 课题来源和课题研究背景
        1.1.1 课题来源
        1.1.2 课题研究背景
    1.2 研究目的和意义
    1.3 国内外研究现状
    1.4 课题研究的内容及技术路线
2 滑坡地质灾害发育特征及形成因子
    2.1 研究区地形地貌
    2.2 研究区地质发育特征
        2.2.1 地质灾害主要类型及规模
        2.2.2 地质灾害分布与规律
    2.3 滑坡地质灾害主要诱发因素
        2.3.1 诱发内因
        2.3.2 诱发外因
    2.4 本章小结
3 滑坡地质灾害监测预报系统
    3.1 系统硬件平台
        3.1.1 传感器选型及布放
        3.1.2 监测终端
    3.2 系统应用软件实现
        3.2.1 滑坡地质灾害监测工作流程
        3.2.2 数据中心软件
    3.3 本章小结
4 预报模型算法基础研究
    4.1 滑坡地质灾害预报模型的主要研究方法
    4.2 成灾因素筛选及多传感器数据融合处理
        4.2.1 KPCA成灾因子筛选
        4.2.2 多传感器数据融合
    4.3 机器学习算法
        4.3.1 RBF神经网络
        4.3.2 支持向量机
        4.3.3 集成学习
        4.3.4 XGBoost
    4.4 模型评价标准
    4.5 本章小结
5 滑坡地质灾害预报模型研究
    5.1 数据来源及预处理
        5.1.1 数据来源
        5.1.2 数据预处理
    5.2 基于RBF神经网络的预报模型研究
        5.2.1 预报流程
        5.2.2 模型构建
        5.2.3 实验分析
    5.3 基于支持向量机的预报模型研究
        5.3.1 预报流程
        5.3.2 SVM核函数
        5.3.3 模型构建
        5.3.4 实验分析
    5.4 基于集成学习算法的预报模型研究
        5.4.1 模型构建
        5.4.2 实验分析
        5.4.3 算法性能比较与分析
    5.5 XGBoost参数优化
    5.6 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
作者攻读学位期间发表论文清单
致谢



本文编号：4043779