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铁路边坡滑坡灾害预测技术的研究
| 论文题名： | 铁路边坡滑坡灾害预测技术的研究 |
| 关键词： | 铁路边坡;滑坡灾害;稳定性;位移预测 |
| 摘要： | 随着我国铁路的高速发展，中西部地区铁路建设力度逐渐加大，铁路中的滑坡问题日益突出。但是由于铁路沿线滑坡分布的广泛性，灾害发生的突发性，以及大范围预测预警技术的缺乏，目前还没有针对铁路沿线滑坡灾害建立完善的预测预警系统，也缺乏专门有效的铁路滑坡灾害预测技术和方法。本文分析了滑坡预测的发展现状和技术趋势，以铁路堆积层土质边坡为研究对象，以智能算法为研究手段，通过对滑坡稳定性分析、位移预测及预测预警流程进行研究，最终进行了相应的滑坡灾害预测软件设计。 首先，对滑坡进行稳定性判别，为滑坡预测提供研究对象。针对滑坡高维非线性的空间特性，将SVM算法引入到滑坡稳定性评价中，充分考虑影响滑坡发生的特征属性，建立稳定性判别模型，对核函数和相关参数的选取进行研究，使模型性能达到最优，规避了传统方法中参数选取过于单一造成预测结果精确度较低等问题。 其次，对不稳定边坡形变趋势进行预测。规避传统预测复杂地质模型的建立，本文针对滑坡非线性特征，提出一种GSSPSO-ENN算法位移预测模型，将全局搜索优势的遗传选择策略粒子群算法(GSSPSO)与Elman神经网络进行有机结合，构成一个取长补短、协调复合的混合智能算法，有效的提高了原有的智能算法的计算精度及效率，在工程实例中得到了很好的应用。 然后，针对现有滑坡预测预警方法中的不足，建立了相应完善的铁路边坡滑坡灾害预警评价流程。基于被测处的实际情况，以降雨量作为触发条件，增加了地下水位及位移速率作为补充条件，多种阈值指标的建立增加了灾害预警结果的精确性，同时将滑坡变形阶段的判别及滑坡的位移预测融入到评价流程中，使整个预警评价流程更加完善且具有一定的预见性，提高了预警结果的严谨性及精确性。 最后，依据滑坡灾害预测软件系统总体设计，实现了铁路边坡滑坡灾害预测算法程序设计。主要具备两个功能，一个是对当前边坡稳定性状态进行判别，出现危险情况进行报警；另一个是对滑坡参数的状态进行预测，对滑坡危险性趋势进行预测并及时预警。经过对试验数据的应用和预测，验证了主要功能模块的适用性和可靠性，能够较好地实现滑坡的预测和预警。 本文针对现有铁路边坡滑坡灾害预测技术存在的弊端，深入系统研究了滑坡稳定性分析、位移预测、预测预警流程三大问题，研究内容在相应的工程领域有一定的应用价值。 |
| 作者： | 赵文婧 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 秦刚;白皓 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安工业大学 |
| 学位年度： | 2020 |
| 正文语种： | 中文 |
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