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作者：石化波;王刚;曾怀恩;
单位：中煤湖北地质勘察基础工程有限公司;中铁建城建交通发展有限公司;湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站;三峡大学土木与建筑学院;
摘要：滑坡位移预测是滑坡早期预警系统的重要组成部分，针对位移分解程度与特征选取深入程度不够导致滑坡位移预测精度不高的问题，提出一种ICEEMDAN-CNN-SVR滑坡位移组合预测模型：为了解决位移分解程度不够的问题，该模型首先运用ICEEMDAN分解模型对滑坡位移曲线进行分解，将平滑性较好且具有递增趋势的IMF曲线作为趋势项位移，将其他具有波动趋势的IMF曲线总和重构为周期项位移；为了解决特征选取深入程度不够的问题，针对不同位移特性进行了特征变量选取，通过二维平铺与CNN特征提取得到特征变量更深层次的信息，将提取到的特征信息输入SVR预测模型中实现对趋势项位移与周期项位移的精准预测.以典型堆积层滑坡——八字门滑坡为例，选取ZG110与ZG111监测点2007年1月—2012年9月典型变形阶段水平位移数据进行研究，结果表明：ZG110与ZG111监测点预测评价指标R~2,E_(RMSE),E_(MAE)分别为0.995 1、0.998 9、5.748 9、2.753 2,4.509 1、1.852 9,预测效果良好；将模型预测结果与EEMD-CNN-SVR预测模型及CNN-SVR预测模型结果作对比，相较其他预测模型，新模型的预测精度有所提升.
关键词：八字门滑坡;;ICEEMDAN分解;;特征提取;;CNN-SVR模型;;对比分析
基金资助：国家自然科学基金项目(42074005)
