【摘要】：滑坡是發(fā)生在自然界中的一種常見的地質(zhì)災害,其危害巨大,經(jīng)常對人們的生命和財產(chǎn)造成重大的損失。我國幅員遼闊,地質(zhì)條件復雜,滑坡地質(zhì)災害發(fā)生十分頻繁,造成災害損失極為嚴重。據(jù)初步統(tǒng)計,我國每年因滑坡、崩塌等斜坡變形破壞造成的損失高達180-300億元。隨著人們不斷地深入研究滑坡演化過程,開始有越來越多的學者重視對滑坡災害的預警預報研究,給出了各種防治和控制滑坡的方法和手段�；戮哂兄鲗б蛩乜刂葡碌亩鄨鲅莼卣�,其演化過程分為漸變型、突發(fā)型和穩(wěn)定型。確認滑坡的演化過程與所處的階段是進行滑坡預測的基礎,而復雜環(huán)境條件下滑坡的多場特征信息是確認滑坡演化過程和階段判定的重要依據(jù),因此針對滑坡開展特征監(jiān)測,跟蹤滑坡動態(tài)變化,對監(jiān)測信息進行數(shù)據(jù)處理,及時發(fā)現(xiàn)和預測滑坡閾值,是進行滑坡預報的一種有效手段。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,多源異構傳感器網(wǎng)絡在滑坡監(jiān)測中的應用越來越多,逐步替代過去傳統(tǒng)的人工監(jiān)測手段,開始發(fā)揮著重要的監(jiān)測和預警作用。有效建立多源異構傳感器綜合監(jiān)測系統(tǒng),提取滑坡的多場特征信息,進行多場信息融合處理和決策分析是當前進行滑坡預測的主要方法。通過對現(xiàn)有的滑坡監(jiān)測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理方法的研究發(fā)現(xiàn),不同的信息融合方法對滑坡預測的效果不同,因此研究者開始對數(shù)據(jù)融合算法和預測模型展開了深入的研究。目前信息融合的研究主要集中在融合算法、融合結構以及具體信息融合系統(tǒng)的建模與實現(xiàn)等方面,其中融合算法和各領域信息融合系統(tǒng)的應用研究是當前的研究熱點。研究發(fā)現(xiàn),目前基于多源異構傳感器組成的滑坡監(jiān)測系統(tǒng)在信息融合應用中還存在著很多關鍵性問題和難點,主要表現(xiàn)為：1)數(shù)據(jù)轉換內(nèi)容多：由于多傳感器輸出的數(shù)據(jù)形式、對環(huán)境的描述各不相同,因此信息融合中的首要任務,是把這些數(shù)據(jù)轉換成相同的形式和描述,然后再進行相關的處理。其中轉換的內(nèi)容包括對不同層次的信息的轉換,以及對同一層次信息的轉換,使之能形成相同的描述,由此造成轉化計算過程愈加復雜,系統(tǒng)開銷過大。2)數(shù)據(jù)相關判定難：在融合處理中由于傳感器測量的不精確性和各種環(huán)境的干擾容易引起相關二義性,導致相關判定難,無法順利融合,求解得到符合預測趨勢的相關性系數(shù)難。3)數(shù)據(jù)管理復雜性大：信息融合系統(tǒng)中通常建立實時數(shù)據(jù)庫和非實時數(shù)據(jù)庫來對信息進行管理。其中實時數(shù)據(jù)庫的作用是把當前各傳感器的觀測結果及時提供給融合中心,提供融合計算所需要的各種其他數(shù)據(jù)。同時也存貯融合處理中的中間結果和分析結果。非實時數(shù)據(jù)庫存儲各個傳感器的歷史數(shù)據(jù)、有關監(jiān)測目標和環(huán)境的輔助信息以及融合計算的歷史信息。在信息融合處理過程中要求數(shù)據(jù)庫的容量大、搜索速度快,開放互聯(lián)性好,并且能給其他的異構平臺提供良好的用戶接口。4)預測模型單一化：信息融合系統(tǒng)的核心工作是通過融合模型對多傳感器的相關觀測結果來驗證、分析、補充、取舍、修改和狀態(tài)跟蹤估計計算,最終實現(xiàn)滑坡趨勢的預測。但是現(xiàn)有系統(tǒng)中一般所采用的融合模型過于單一化,最終對滑坡的準確預報效果并不明顯,成功預報的概率偏小。基于上述問題,在廣泛查閱國內(nèi)外有關滑坡預測方法、多傳感器信息融合理論及監(jiān)測方法等文獻資料基礎上,本文首先分析了滑坡演化和預測研究的歷史、現(xiàn)狀,總結了信息融合理論在滑坡預測領域應用的特點和發(fā)展的趨勢,結合本人參與的三峽中心信息共享平臺以及多源異構滑坡監(jiān)測信息系統(tǒng)開發(fā)等研究項目,提出解決上述問題的思路：1)基于轉換內(nèi)容過多的問題,研究適應于多源異構數(shù)據(jù)特點的預處理方法,提出針對多源非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)高效并行化計算的G-CWT算法,提高融合效率；對多源異構傳感器形成的底層數(shù)據(jù)進行像素級融合處理,運用多源傳感器估值理論實現(xiàn)信息之間的異常值剔除和互補,減少因數(shù)據(jù)之間非線性變換所帶來的誤差影響；2)基于數(shù)據(jù)相關判定難的問題,結合所開發(fā)的監(jiān)測系統(tǒng)中多源異構數(shù)據(jù)進行分析,研究滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)相關性判定理論和算法的特點,提出基于多元回歸分析模型來發(fā)現(xiàn)具有顯著性的相關因子,并通過最小二乘方法計算多因子間相關系數(shù),改進滑坡監(jiān)測中多源數(shù)據(jù)融合處理中相關判定缺少量化機制的現(xiàn)狀；3)基于數(shù)據(jù)組織管理復雜化問題,提出基于點源數(shù)據(jù)倉庫技術建立多源異構數(shù)據(jù)的組織和管理模型,利用分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)實現(xiàn)高效搜索機制,實現(xiàn)快速查找,形成滑坡監(jiān)測多源異構數(shù)據(jù)之間共享和融合的信息處理平臺；4)基于模型單一化問題,進行聯(lián)合多種模型組合進行預測的可行性研究,尋找適合于滑坡多場監(jiān)測系統(tǒng)特征融合的組合模型,運用組合模型實現(xiàn)信息融合后的滑坡預測。突破單一融合系統(tǒng)的局限性,提高成功預測的幾率。本文的工作具體包括：(1)基于三峽庫區(qū)地質(zhì)災害頻發(fā)的現(xiàn)狀,依托三峽庫區(qū)地質(zhì)災害研究中心,開展三峽庫區(qū)滑坡災害監(jiān)測和數(shù)據(jù)管理平臺的理論研究；基于物聯(lián)網(wǎng)體系結構,設計并實現(xiàn)了多源異構監(jiān)測系統(tǒng)和信息融合平臺原型,著重介紹了基于數(shù)據(jù)倉庫技術的多源異構監(jiān)測數(shù)據(jù)的管理方式。重點對滑坡實時監(jiān)測系統(tǒng)所面臨的上述技術難點進行了深入的剖析。(2)針對監(jiān)測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)所形成的時間序列表現(xiàn)形式多樣性特點,如大樣本和小樣本數(shù)據(jù),線性和非線性數(shù)據(jù),平穩(wěn)和非平穩(wěn)數(shù)據(jù)共存等,對系統(tǒng)中多源傳感器數(shù)據(jù)以時間域序列方法進行分析,提出使用肖維納檢驗算法判定異常點并合理剔除,實驗證明該方法是一種有效的異常值檢測方法,并結合實例證明多源傳感器估值融合方法可以防止異常值誤判；同時利用直觀散點分布圖示法判定監(jiān)測數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,用三次樣條插值和多項式擬合的方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)平滑化和補缺等問題的預處理,通過實驗仿真證明上述方法具有可行性；針對多源信息融合轉換處理開銷大的問題,提出基于GPU小波并行變換計算方法(G-CWT),對GPS非平穩(wěn)海量數(shù)據(jù)進行了并行測算和仿真實驗,提高了融合系統(tǒng)的計算效能。(3)針對滑坡復雜系統(tǒng)的高度非線性特征,引入了能較好解決小樣本、非線性時間序列預測問題的回歸分析擬合方法,對多源異構監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合處理,通過多元回歸分析方法建立滑坡多因素變量之間相關性模型,然后對多源的監(jiān)測樣本進行了實驗和檢驗,證明該融合方法對減小預測結果的誤差有效。(4)對影響滑坡體變形的諸多影響因素進行分析后,判定其中的主成分作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入變量,采用遺傳算法優(yōu)化模型參數(shù),結合GM灰色預測模型特點,建立了滑坡變形預測的BP-GM組合模型。將上述組合模型用于巴東縣黃土坡滑坡變形監(jiān)測過程中的趨勢分析和預測,在滑坡位移預測仿真實驗中取得了較好的效果。理論和實驗證明,該組合預測模型比單一模型的預測效果更優(yōu)。本文的工作首先為基于物聯(lián)網(wǎng)體系的現(xiàn)代滑坡綜合監(jiān)測系統(tǒng)的設計提供了方法上的借鑒,同時針對多源異構傳感器數(shù)據(jù)的不同像素特征進行信息融合預處理,重點介紹了異常值判定和剔除方法,其中多源數(shù)據(jù)估值融合方法能有效防止決策中誤判發(fā)生。特別針對非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)的預處理問題,創(chuàng)新性地提出了基于Kepler GPU架構的CWT(簡稱為G-CWT)算法的并行化處數(shù)據(jù)處理方法,能有效提高融合內(nèi)容的轉化效率。指出利用多元逐步回歸分析方法進行多源異構數(shù)據(jù)融合處理的建模思路,最后通過運用BP-GM組合預測模型進行滑坡預測,證明其是一種能優(yōu)化預測結果的可取方法。本文研究成果為滑坡監(jiān)測及預報提供了一種新穎的方法體系,對滑坡及相關領域的預測研究是一種有益的嘗試。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：中國地質(zhì)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P642.22

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本文編號：2360617