利用粗糙集的滑坡分阶段位移预测方法——以白家包滑坡为例

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• 责任者：韩舸^c武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室^d1987^e博士研究生 ; 龚威 ; 吴婷^c湖南省农林工业勘察设计研究总院 ; 赵艳南^c中国地质大学(武汉)
• 刊名：吉林大学学报（地球科学版）
• 出版年：2014
• 卷期：44^b3
• 页码：925～931
• 索书号：P206.6/332
• 图表：^c表4参22插图
• 文摘期号：2014/11

摘要

为解决大数据量下滑坡的位移数值精确预测，采用数据挖掘技术对滑坡多源监测数据进行预处理，进而采取粗糙集理论对输入变量集进行定量评价、约减并完成滑坡变形阶段预测，在此基础上利用不同算法进行滑坡变形位移数值预测。实验显示，粗糙集对滑坡变形阶段划分的准确度达到96.5%，在此基础上利用分类回归树预测滑坡位移的精度达到6.5mm。结果表明，分阶段的位移预测方法是可行的，其提供的预测精度显著优于普通方法并且达到了工程应用的需求。