✅ 博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。
✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。
(1) 高分辨率遥感影像变化检测与GPS监测
在三峡库区塘角滑坡的监测中，本研究采用了面向对象的高分辨率遥感影像变化检测技术、最近邻分类法、GIS的空间分析功能以及静态实时GPS监测控制网，提供了一个综合的单体滑坡监测案例。面向对象变化检测技术在高分辨率遥感影像变化检测中逐渐成为主流，相比传统的基于像素单元的变化检测技术，它能够更准确地捕捉地表变化的细节。本研究选择了2002、2005、2010和2013年四个时间点的高分辨率遥感影像，通过面向对象技术对这些影像进行分类，结果表明2005、2010和2013年的分类精度均超过92%，Kappa系数不低于89%，而2002年的IKONOS影像分类精度较低。这可能是由于早期影像的质量和技术限制所致。在分类结果的基础上，结合静态实时GPS控制网对塘角滑坡典型剖面进行监测，获得了滑坡强变形区的灾害破坏情况及其诱发因素。GPS监测数据提供了高精度的时间序列位移信息，与遥感影像的分类结果相互补充，为滑坡灾害的动态监测提供了全面的数据支持。
区域滑坡易发性评价的关键环境因子分析
(2) 万州区滑坡易发性评价的环境因子选择与模型应用
本研究对三峡库区万州区的基础地质条件进行了详细的分析，利用3S技术获取了万州区的滑坡孕灾环境因子，并进行了空间分析和实地验证。最终确认万州区滑坡数量为639个。通过对滑坡分布的统计分析，采用频率比和相关系数法确定了九个关键环境因子：高程、坡度、剖面曲率、平面曲率、地形起伏度、地层岩性、地质构造、归一化植被指数和距离水系的距离。这些因子在滑坡易发性评价中具有重要意义，能够有效反映滑坡发生的可能性。为了进一步提高评价的准确性，本研究采用了多种人工智能模型进行区域滑坡易发性评价。其中，基于自组织映射神经网络（SOM）和极限学习机（ELM）的SOM-ELM模型表现尤为突出。SOM-ELM模型首先对SOM模型的聚类结果进行分析，从极低易发性分区中选择非滑坡栅格单元，确保所选非滑坡栅格单元的发生滑坡概率尽可能低。然后，利用ELM模型进行滑坡易发性计算。与随机选取非滑坡栅格单元的单独ELM模型和SOM-SVM模型相比，SOM-ELM模型在成功率和预测率方面表现出更高的性能，且ELM模型具有比SVM模型更高的预测效率。
滑坡位移时间序列的多变量混沌模型与极限学习机组合预测
(3) 多变量混沌模型与极限学习机的组合预测
三峡库区某些库岸滑坡在强降雨、库水位涨落等诱发因素的影响下，其GPS监测的位移序列表现为阶跃式变化特征，且可能存在混沌特性。传统的滑坡位移预测模型大多基于单变量位移序列，缺乏对诱发因素的动态响应关系的深入分析。为此，本研究提出了一种基于多变量混沌模型和极限学习机（ELM）的组合预测模型。该模型首先通过多变量混沌模型分析滑坡位移序列与诱发因素之间的动态关系，然后利用ELM模型进行位移预测。以三峡库区白水河滑坡的GPS累积监测位移为例，结果表明滑坡位移序列确实存在混沌特性，且提出的组合预测模型能够有效预测滑坡位移。与多变量混沌粒子群优化SVM模型和单变量混沌ELM模型相比，多变量混沌ELM模型在预测精度和稳定性方面表现出明显优势。这表明，多变量混沌模型与ELM模型的结合能够更好地捕捉滑坡位移序列的非线性特征及其与诱发因素之间的动态响应关系，为滑坡位移预测提供了新的思路和方法。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def load_data(file_path):
# 加载数据
data = pd.read_csv(file_path)
return data
def preprocess_data(data):
# 数据预处理
X = data[['rainfall', 'water_level', 'temperature']].values
y = data['displacement'].values
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
return X, y
def train_mlp(X_train, y_train):
# 训练MLP模型
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), max_iter=1000)
mlp.fit(X_train, y_train)
return mlp
def train_svr(X_train, y_train):
# 训练SVR模型
svr = SVR(kernel='rbf', C=1.0, epsilon=0.1)
svr.fit(X_train, y_train)
return svr
def evaluate_model(model, X_test, y_test):
# 评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
return mse, y_pred
def main():
# 加载数据
file_path = 'path_to_slip_displacement_data.csv'
data = load_data(file_path)
# 数据预处理
X, y = preprocess_data(data)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练MLP模型
mlp = train_mlp(X_train, y_train)
mlp_mse, mlp_y_pred = evaluate_model(mlp, X_test, y_test)
print(f'MLP MSE: {mlp_mse}')
# 训练SVR模型
svr = train_svr(X_train, y_train)
svr_mse, svr_y_pred = evaluate_model(svr, X_test, y_test)
print(f'SVR MSE: {svr_mse}')
# 组合模型预测
combined_y_pred = (mlp_y_pred + svr_y_pred) / 2
combined_mse = mean_squared_error(y_test, combined_y_pred)
print(f'Combined Model MSE: {combined_mse}')
if __name__ == "__main__":
main()
