导读:本文包含了滑坡时间预报论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:滑坡,模型,位移,时间,序列,抚顺,露天矿。
滑坡时间预报论文文献综述
李嘉祺,康田,周鹏超,孙昊[1]（2019）在《黄茨滑坡时间预测预报》一文中研究指出以甘肃黄茨滑坡为例,运用excel和MATLAB软件实现了基于位移信息的Verhulst,GM灰色系统模型和斋藤的蠕变模型的滑坡预测,并对结果进行了比较分析,最后得出了一些有意义的结论。(本文来源于《山西建筑》期刊2019年05期）
雷德鑫,易武[2]（2018）在《基于ARIMA时间序列模型的滑坡位移预测预报——以叁峡库区王家坡滑坡为例》一文中研究指出为深入研究滑坡的位移特性,以叁峡库区王家坡滑坡为例,基于简单移动平均法及时间序列的减法模型分解滑坡位移的趋势项位移和周期项位移,对趋势项位移采取多项式拟合处理,对周期项位移进行一阶差分处理,并分析其自相关函数ACF及偏自相关函数PACF,然后根据模型的识别规则,建立了ARIMA(1,1,1)模型。根据时间序列的加法模型,将两部分预测位移相加即为滑坡位移预测的总位移。模型与实测结果对比表明,该预测预报模型效果较好,基本反映了滑坡位移的整体趋势,且实现了对滑坡累积位移的滚动预测,在滑坡累积位移短期预测预报中具有一定的适用性。(本文来源于《人民长江》期刊2018年21期）
胡华,谢金华[3]（2018）在《以速率为参量的GM(1,1)滑坡时间预报模型研究》一文中研究指出以摩擦学和灰色系统为理论基础,建立了以速率为参量的滑坡GM(1,1)时间预报模型,推导出滑坡时间预报公式,结合黄茨滑坡、新滩滑坡进行了预报分析,并与传统的以位移为参量的GM(1,1)、Verhulst预报模型预报结果进行对比。结果表明:以速率为参量的GM(1,1)滑坡预报模型能够提前预报滑坡;与传统的以位移为参量的GM(1,1)相比,预报时间更接近滑坡实际发生时间;与传统的以位移为参量的Verhulst模型相比,以速率为参量的GM(1,1)模型不仅能够提前预报滑坡,而且能够更加准确地反映滑坡的位移变化趋势。因此,建议采用以速率为参量的GM(1,1)滑坡时间预报模型对滑坡进行预报分析。(本文来源于《长江科学院院报》期刊2018年10期）
李泽闯[4]（2017）在《抚顺西露天矿南帮滑坡滑动机制与滑坡破坏时间预测预报研究》一文中研究指出抚顺西露天矿开采始于1901年,目前已形成东西向长度约6.6km,南北向宽度约2.2km,深度约420m的“亚洲第一大坑”。由于百余年来的高强度开采,引发了露天矿边帮不稳定,发生过不同规模的滑坡、崩塌及地裂缝等地质灾害,历史上有记录的滑坡多达90多次。目前,西露天矿南帮边坡出现特大滑坡险情,经工程地质勘查,该滑坡南北向纵长1.5km,东西向横宽3.1km,滑面深度大于100m,总体积约3亿立方米,为特大型岩质深层滑坡。由于抚顺西露天矿南帮滑坡分布范围广,且滑坡周边有正在生产的西露天矿、多家企业及众多居民,一旦成灾,将造成巨大的人员伤亡和财产损失。因此,开展西露天矿南帮滑坡地质模型、变形失稳模式及预测预报研究工作是非常必要的。本文依托“抚顺西露天矿南帮滑坡体E400、E1200监测剖面稳定性评价及滑动时间中短期预报”、“抚顺西露天矿南帮滑坡结构面中型剪切与声波测井试验”和“抚顺西露天矿南帮滑坡评价研究”叁个课题,对抚顺西露天矿南帮滑坡进行滑动机制及破坏时间预测预报研究。本文首先采用滑坡变形特征调查、勘察和变形监测等几种工作手段,查明了西露天矿南帮滑坡地质环境条件,确定了滑坡的形态特征、结构特征及物质组成特征,构建了滑坡地质模型。根据综合监测系统的监测结果,分析滑坡的变形特征,对滑坡进行危险性分区及变形阶段划分,并结合滑坡宏观变形迹象对其破坏机制进行探讨。其次,通过分析滑坡发展趋势及滑坡破坏时间,提出滑坡长期和中短期预测预报模型和判据,建立了抚顺西露天矿南帮滑坡预测预报系统。最后对分散的滑坡多源数据进行集成研究,建立了抚顺西露天矿南帮滑坡地质多源数据综合集成系统,不仅提供了滑坡地质条件、监测数据和预报成果综合集成功能,还可以以动态发布网页的形式向用户提供滑坡变形监测数据、曲线及预测预报结果。主要取得如下研究成果:1.抚顺西露天矿南帮滑坡区域地质环境条件研究。西露天矿南帮地形相对高差大,南帮岩层倾向与边坡倾向方向较为一致,整体呈顺向层状结构。南帮出露地层主要为凝灰岩、玄武岩以及分布于其中的软弱夹层,下伏基岩为花岗片麻岩,玄武岩岩体中软弱结构面及花岗片麻岩和玄武岩不整合接触面(古风化壳)构成潜在滑动面。潜在滑动面倾角大于南帮坡角,构成“隐伏型”顺向坡。f5和f3-1断层构成了滑坡体的东侧和西侧边界。岩体节理裂隙和软弱结构面发育,地下水与地表水联系密切。2.抚顺西露天矿南帮滑坡变形特征研究。根据滑坡地面巡查中各部位变形特点及工程地质勘查的工作成果,结合变形监测中水平位移、垂直沉降的差异性,以e600测线(矿区坐标)及f5-3断层为分界,将整个南帮滑坡分为东、西两区,东区变形速率小于西区,通过对分区内监测点的二维位移矢量及滑坡整体叁维位移矢量场的研究,掌握了滑坡的空间变形特性。结合监测点位移和速率时间曲线特征,将滑坡变形演化过程分为4个阶段:初始变形阶段(2010年8月~2012年8月6日),等速变形阶段(2012年8月7日~2013年3月17日),加速变形阶段(2013年3月18日~2014年3月9日),稳定压密变形阶段(2014年3月10日至今)。3.抚顺西露天矿南帮滑坡滑动机制研究。该滑坡变形破坏模式为“滑移-弯曲”型。在2009年以来坑底露采开挖扰动作用下,采坑加深、加宽过程中切断了某一层面,使岩体处于临空状态,破坏了原始岩层的自然状态。在重力作用下,中上部坡体沿着层间软弱夹层产生顺层滑移,在地表形成陡坎和地裂缝;上部岩体对下部岩体有较大的推力作用,上部岩层的推力作用促使坡脚处岩层发生弯曲变形而破裂,使底部岩体发生剪切破坏形成了新的软弱结构面,从坡脚剪出,从而形成上部顺层、下部切层的大规模滑坡。4.抚顺西露天矿南帮滑坡长期预测预报研究。结合西露天矿南帮滑坡基本特征及变形特征,采用极限平衡法(包括萨尔玛法、简布法和不平衡推力法)和层次分析-模糊综合评价法,借助vc++、matlab程序语言,开发了抚顺西露天矿南帮滑坡长期预测预报系统。极限平衡法计算结果和模糊综合评价法得出的评价结果有较好的一致性,滑坡处于不稳定状态。5.抚顺西露天矿南帮滑坡中短期预测预报研究。本文提出两种全新的中短期预测预报模型,分别为数学模型和物理模型,借助vc++、matlab程序语言,开发了抚顺西露天矿南帮滑坡中短期预测预报系统,该系统由数据预处理模块及中短期预测预报模块构成。基于滑坡加速变形阶段的位移监测数据,利用该预报系统进行预报,通过对两个模型结果进行综合评判,得出滑坡预报滑动时间为2014年3月8日。将预报结果进行显着性检验,并与滑坡实际破坏时间进行对比,发现预报误差在允许范围内,说明成功地预报了此次特大型滑坡。且由上述两种模型各自所得的预报结果与滑坡实际破坏时间亦十分接近,说明这两个模型能有效地反映了大型深层岩质滑坡变形特征和变化趋势,具有较强的适用性和可靠性,能够用于实际的滑坡预测预报中。6.抚顺西露天矿南帮滑坡地质多源数据综合集成系统研究。通过系统分析、总体设计完成滑坡监测数据和预报成果管理平台框架结构,并且专门进行了基于Google Earth的滑坡叁维空间展示平台的设计,将研究得到的web管理平台和空间数据库集成于一体,构建出抚顺西露天矿南帮滑坡地质多源数据综合集成系统。该系统具有叁维可视化、地质数据与地标关联、数据库连接等功能,不仅提供了滑坡位置信息、地质条件、变形迹象信息、监测数据和预报成果综合集成功能,还可以将滑坡变形监测和预测预报情况以动态网页形式发布,实现了抚顺西露天矿南帮滑坡数据查询、显示和管理功能,为滑坡研究专业人员及相关工作者提供了一个良好的平台。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-03-01）
闫利成,李国辉,张建龙[5]（2014）在《时间序列分析在某滑坡变形监测预报中的应用》一文中研究指出为了预防滑坡的发生,需要不断对监测点的高程进行测量,观测其变化,并对滑坡的动态变化做出预报。在简要介绍时间序列模型的基础上,以某露天矿滑坡为例,对某监测点数据平稳化处理建立差分回归模型,分析模型的应用。计算结果表明,预报趋势基本符合滑坡动态发展规律,进而说明运用时间序列分析法对滑坡变形监测进行预报可行。(本文来源于《铁道勘察》期刊2014年05期）
陈巧敏,刘静,侯雪姣,孟婷婷,崔巍[6]（2014）在《并联式加权组合模型在滑坡时间预报中的应用》一文中研究指出针对滑坡预测中单模型不总能进行有效预测且置信度不高的问题,提出了一种新的权重确定方法——并联式权重确定法,用来建立组合模型。证明了预测位移平均相对误差和预测精度之间呈正相关,并对原始Verhulst模型和协同预报模型进行优化。利用新滩滑坡实例和洒勒山滑坡实例进行验证分析。结果表明,基于优化后的Verhulst模型和协同模型的并联式加权组合模型在滑坡中短期时间预报的预测精度远高于原始Verhulst模型和协同模型。(本文来源于《武汉理工大学学报》期刊2014年07期）
陈伟,张践[7]（2014）在《模糊时间序列模型在滑坡预测预报中的应用》一文中研究指出将模糊时间序列模型引入到滑坡预测预报中。简要介绍了模糊时间序列建模的步骤,并用实例验证了模糊时间序列模型用于滑坡预测预报的可行性。(本文来源于《地理空间信息》期刊2014年02期）
李先福,魏雨溪,杨红梅[8]（2013）在《黄茨滑坡时间预报反分析》一文中研究指出滑坡时间预报在保护人员财产免受损失方面具有重要的现实意义,合适的预报模型是预报成功的关键.针对滑坡系统的模糊性、不确定性等特点,采用了灰色系统预报滑坡时间.结合甘肃省黄茨滑坡的监测得到的位移时间资料,采用基于位移信息的Verhulst灰色模型,用Matlab编制计算程序,对黄茨滑坡的时间预报作反分析,得出滑坡发生时间的预测值及预测滑坡变形发展曲线,并将该结果与实际监测结果进行对比分析,以验证该灰色模型在滑坡时间预报中的适用性.结果表明,灰色Verhulst模型应用于滑坡时间预报中是可行的;时间预报结果与滑坡的实际滑动时间基本吻合,预测滑坡变形曲线基本与位移监测值展布趋势一致.合理的位移监测点布置、合适的记录时间间隔、位移数据的数学处理及多个监测点位移数据的综合分析有助于提高预报精度.(本文来源于《武汉工程大学学报》期刊2013年04期）
汤罗圣,殷坤龙[9]（2012）在《加卸载响应比理论在水库型滑坡时间预测预报中的应用研究》一文中研究指出加卸载响应比理论在滑坡时间预测预报中的应用越来越广泛,但基本都以降雨型堆积层滑坡为研究对象,加卸载参数以降雨量、地下水水位为主,而对于水库型滑坡研究较少。为此,提出了一种以库水位为加卸载参数,以滑坡加速度为加卸载响应参数的预测模型,并以典型水库型滑坡——八字门滑坡为例对其准确性进行验证。研究结果表明,以库水位为加卸载参数的加卸载响应比理论预测模型能较准确地对水库型滑坡进行预测预报。(本文来源于《水文地质工程地质》期刊2012年06期）
汤罗圣,殷坤龙,杜鹃[10]（2012）在《阶跃型位移特征滑坡时间预测预报研究》一文中研究指出滑坡时间预测预报目前主要以滑坡最终破坏的时间为目标函数,但对于变形特征为阶跃型的滑坡却难以准确地预测其破坏时间。为此,提出以位移作为此类滑坡时间预报的目标函数。将滑坡位移分解为蠕变位移和波动位移,采用二次移动平均法分别提取,然后采用多项式拟合和灰色GM(1,1)模型分别对蠕变位移和波动位移进行预测,最后将两部分预测位移相加得到滑坡预测的总位移。以典型阶跃型位移特征滑坡——叁峡库区八字门滑坡为例,运用其位移监测数据进行验证,并对多模型预测结果进行对比分析,结果表明,该位移预测模型预测精度良好,能较好地预测阶跃型位移特征滑坡位移。(本文来源于《地质科技情报》期刊2012年04期）
滑坡时间预报论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为深入研究滑坡的位移特性,以叁峡库区王家坡滑坡为例,基于简单移动平均法及时间序列的减法模型分解滑坡位移的趋势项位移和周期项位移,对趋势项位移采取多项式拟合处理,对周期项位移进行一阶差分处理,并分析其自相关函数ACF及偏自相关函数PACF,然后根据模型的识别规则,建立了ARIMA(1,1,1)模型。根据时间序列的加法模型,将两部分预测位移相加即为滑坡位移预测的总位移。模型与实测结果对比表明,该预测预报模型效果较好,基本反映了滑坡位移的整体趋势,且实现了对滑坡累积位移的滚动预测,在滑坡累积位移短期预测预报中具有一定的适用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
滑坡时间预报论文参考文献
[1].李嘉祺,康田,周鹏超,孙昊.黄茨滑坡时间预测预报[J].山西建筑.2019
[2].雷德鑫,易武.基于ARIMA时间序列模型的滑坡位移预测预报——以叁峡库区王家坡滑坡为例[J].人民长江.2018
[3].胡华,谢金华.以速率为参量的GM(1,1)滑坡时间预报模型研究[J].长江科学院院报.2018
[4].李泽闯.抚顺西露天矿南帮滑坡滑动机制与滑坡破坏时间预测预报研究[D].吉林大学.2017
[5].闫利成,李国辉,张建龙.时间序列分析在某滑坡变形监测预报中的应用[J].铁道勘察.2014
[6].陈巧敏,刘静,侯雪姣,孟婷婷,崔巍.并联式加权组合模型在滑坡时间预报中的应用[J].武汉理工大学学报.2014
[7].陈伟,张践.模糊时间序列模型在滑坡预测预报中的应用[J].地理空间信息.2014
[8].李先福,魏雨溪,杨红梅.黄茨滑坡时间预报反分析[J].武汉工程大学学报.2013
[9].汤罗圣,殷坤龙.加卸载响应比理论在水库型滑坡时间预测预报中的应用研究[J].水文地质工程地质.2012
[10].汤罗圣,殷坤龙,杜鹃.阶跃型位移特征滑坡时间预测预报研究[J].地质科技情报.2012
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