翟会君，翟亚锋，朱 涛，炎杉杉

(河南省地质矿产勘查开发局第四地质勘查院，河南郑州 450001)

基于回归-ELM神经网络模型的滑坡变形及失稳预测模型

翟会君，翟亚锋，朱 涛，炎杉杉

(河南省地质矿产勘查开发局第四地质勘查院，河南郑州 450001)

为准确预测滑坡的变形趋势，有效预防滑坡灾害的发生，提出了基于变形预测和检验的趋势判断模型。首先，利用回归分析，拟合得到滑坡的变形曲线，再利用组合权值，实现拟合结果的组合，得到滑坡变形的初步预测结果；其次，利用极限学习机(ELM神经网络)对初步预测结果进行误差修正，将修正结果与初步预测结果进行叠加，得到滑坡变形的综合预测值；最后，利用秩相关系数检验与Mann-Kendall检验，对滑坡变形趋势进行判断，以验证预测结果的准确性。经过实例检验得出，预测模型的预测效果较好，其组合预测及误差修正均能不同程度地提高预测精度及稳定性，且两检验模型的结果均与预测结果相符，相互验证了其可靠性。因此，预测模型能对滑坡变形趋势进行综合判断，为滑坡的变形研究提供了一种新的思路。

地基基础工程；滑坡；回归分析；极限学习机；秩相关系数检验；Mann-Kendall检验

滑坡是一种常见的地质灾害，受其所处地质条件复杂性的影响，其变形特征往往具有显著的非线性特点[1-2]。同时，由于滑坡变形预测对判断滑坡稳定性具有重要的指导作用，使得对滑坡的变形研究已成为当今滑坡领域的研究热点，许多学者也取得了相应的成果，如刘艺梁等[3]将经验模态分析法与BP神经网络进行结合，建立了EMD-BP神经网络模型，对滑坡变形进行预测，经实例验证，该预测模型能有效的提高预测精度，适用性较强；……