采用边坡雷达自动化实时监测技术,通过位移云图及时掌握抚顺西露天矿南帮主滑体变形特征,确定了主滑体西侧边界,并对其外侧牵引区进行了有效的治理设计和施工;同时,基于临滑预报预警技术,通过表面位移历时曲线和速度曲线,深入研究治理过程中主滑体边坡变形规律和变形演化阶段,实现信息化反馈施工,保障了滑坡治理工程的安全有序进行。

针对经典智能算法用于滑坡位移预测时存在的网络结构参数选取复杂、易陷入局部极小等缺陷,提出了基于改进极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移预测模型。在滑坡变形位移状态辨识基础上,根据其位移变化特征,将滑坡位移曲线类型划分减速-匀速型、匀速-增速型、减速-匀速-增速型、复合型4类,将改进的ELM算法分别用于4种不同类型的滑坡位移预测。基于改进ELM算法构建滑坡位移预测模型时,采用二值区间搜索算法选定最佳隐含层神经元个数和激励函数,并融入数据滚动建模思想,以期提高网络泛化能力和预测精度。以链子崖、卧龙寺、古树屋、新滩滑坡体为例,对ELM预测的适用性进行讨论,实验结果表明,基于ELM构建不同类型滑坡位移预测模型时,具有较高的预测精度,且在网络学习速度等方面优势明显,适用于复杂状况下滑坡体的位移预测。

以舟曲泄流坡滑坡野外考察地质资料为基础，结合滑坡动力分析软件DAN-W对泄流坡滑坡全程运动进行模拟，着重探讨了铲刮效应以及不同流变模型对滑坡数值模拟的影响。结果表明：不同铲刮深度下，滑坡堆积体形态相似，堆积厚度随铲刮深度的加深而加大，运行时间随铲刮深度的加深而减少。F-V模型对泄流坡模拟的滑程最大可达255.75m, Frictional模型模拟得到的最大堆积厚度为201.73m，最大前缘速度为17.75m/s，最长运行时间为64s，并给出了泄流坡滑坡模拟最佳的流变参数，摩擦角为18°，摩擦系数为0.1，

Landslide-sensitivity-mapping

文中结合工程实例,采用ansys软件精确模拟现有的滑坡,将模型导入flac3D中进行计算,对滑坡稳定性进行数值模拟分析,为滑坡治理及保护提供理论依据。

人工智人-家居设计-基于GIS的滑坡灾变智能预测系统及应用研究.pdf

本程序为本人改进GRNN，用于滑坡稳定度预测； 相关数据集为本实验平台实验采集； 代码均为本人所写。

【数据分享】1915-2021年全球滑坡点及滑坡区域数据

针对地震滑坡灾害应急响应的高时效性要求，提出了一种基于灾后高分辨率遥感影像的地震滑坡体自动提取算法。该算法综合利用了高分辨率遥感影像的光谱、形状和纹理等特征，基于多特征阈值分层次逐步剔除干扰地物，实现了地震滑坡体的自动提取。涉及到的特征参量阈值均采用改进的Otsu算法自动确定。在利用2008年汶川地震后ADS40航空遥感影像自动提取滑坡的实验中，所提算法的滑坡个数正确提取率超过70%，面积正确提取率超过80%。对于10000 row×10000 column的ADS40影像，算法执行时间低于1 min。相较于传统的人机交互目视解译方法，该算法的自动化程度高、滑坡提取速度快，滑坡识别精度可以满足地震灾害应急要求。

基于斋藤模型的滑坡临滑时间预报方法改进及应用