摘要：滑坡灾害的发生是多种致灾因子共同作用的结果,滑坡位移-时间变化曲线蕴含了造成斜坡滑动位移的各影响因素的内在的趋势性及周期性变化的特征。将Fourier分析理论引入到位移-时间序列分析中,从频率域上来分析位移-时间序列在时间域上突变部分的频域特征,提出了滑坡预警频率域阈值的概念,建立了基于位移-时间序列Fourier分析的滑坡预警分级方法。该研究从频域的角度改进滑坡预警预报方法,从而达到更准确的预测预警效果。

摘要：滑坡行为表现出复杂的非线性演化特征,位移是滑坡演化过程中所反馈出的重要信息之一。引入进化算法的全局优化思想,结合时间序列分析基本理论,以斜坡位移时间序列为基础,将遗传规划和遗传算法有机结合在一起,设计了一种模型结构和参数分别进化、共同识别的进化方案,实现对斜坡演化的非线性动力学模型结构和参数的全局最优识别。以新滩及八尺门滑坡为例对滑坡的发展孕育过程进行分析,结果表明,新方法识别获得的非线性动力学模型预测效果较理想,而且表现出较高的自组织进化识别能力。

摘要：滑坡灾害的发生是多种致灾因子共同作用的结果,其位移变化呈现周期性阶梯式增长特性。本文将Fourier级数理论引入到位移一时间序列分析,建立了基于Fourier级数的滑坡位移预测模型。同时将其应用到卧龙寺是新滑坡位移预测当中,预测结果表明:基于Fourier级数的滑坡位移预测模型能较好地揭示滑坡位移一时间序列中的趋势性及周期性规律,能更好地预测滑坡位移变化的趋势。