董 輝，陳家博，楊果岳，傅鶴林，侯俊敏

（1. 湘潭大學(xué) 土木工程與力學(xué)學(xué)院，湖南 湘潭 411105；2. 中南大學(xué) 土木建筑學(xué)院，長沙 410075）

1 引 言

目前對(duì)于滑坡活動(dòng)的時(shí)間預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究工作，是以滑坡動(dòng)態(tài)演變的趨勢(shì)性預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)為其主要內(nèi)容。即通過研究滑坡系統(tǒng)的可觀測(cè)的狀態(tài)變量，如形變場(chǎng)、波動(dòng)力場(chǎng)（地聲、微震、聲發(fā)射參數(shù)及射氣等）、應(yīng)力場(chǎng)（土壓力及孔隙水壓力）等，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)演化的規(guī)律，并借助這些規(guī)律完成對(duì)系統(tǒng)未來的預(yù)測(cè)[1－5]。其中，基于單參數(shù)的位移-時(shí)間分析預(yù)測(cè)是目前滑坡時(shí)間預(yù)測(cè)的主要手段，時(shí)序中的一些特征數(shù)據(jù)點(diǎn)，如不同趨勢(shì)的鄰接點(diǎn)、突變拐點(diǎn)等，體現(xiàn)了非平穩(wěn)變形時(shí)序的階段性、反復(fù)性及突變性的信息，是反映變形時(shí)序趨勢(shì)以及預(yù)測(cè)建模的關(guān)鍵。然而，實(shí)際的滑坡預(yù)測(cè)預(yù)警依據(jù)中，由于關(guān)鍵特征數(shù)據(jù)點(diǎn)相對(duì)較少甚至是沒有，其觀測(cè)數(shù)據(jù)的概率分布無法被完整描述，即無法保證預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與建模數(shù)據(jù)是同源且非偏的。這使得一些以歷史觀測(cè)數(shù)據(jù)內(nèi)含規(guī)律推測(cè)滑坡未來演化規(guī)律的學(xué)習(xí)方法具有“選擇數(shù)據(jù)”特征，其預(yù)測(cè)模型不穩(wěn)定，預(yù)測(cè)結(jié)果不完全符合工程實(shí)際，給工程防災(zāi)留下了較大安全隱患。

為此，本文通過深入分析典型滑坡的非平穩(wěn)變形特征，研究含有滑坡系統(tǒng)演化豐富信息的外部宏觀狀態(tài)變量的物理意義、數(shù)據(jù)內(nèi)涵以及類型特征，提煉位移時(shí)序外延趨勢(shì)的單一和復(fù)合模式。采用疊加因子方法與專家系統(tǒng)的產(chǎn)生式推理規(guī)則，辨識(shí)變形階段與外延模式，并將該工程先驗(yàn)知識(shí)融入到支持向量機(jī)預(yù)測(cè)建模過程中，補(bǔ)充觀測(cè)數(shù)據(jù)中缺失的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)信息，提高有限觀測(cè)信息下滑坡非平穩(wěn)變形外延預(yù)測(cè)的可靠性和準(zhǔn)確性。

2 典型滑坡位移時(shí)序曲線特征

滑坡作用機(jī)制有其相應(yīng)的孕育、形成、發(fā)展、成熟和消亡的動(dòng)態(tài)變形規(guī)律。滑坡從開始變形到最終破壞的過程中，隨著外界條件和因素的變化，可以發(fā)展成一個(gè)完整的破壞過程，也可能中途停止在某一階段；可以是周期性時(shí)滑、時(shí)移，也可以一次連續(xù)發(fā)展到破壞。其變形屬于“多次加速破壞”，包含“一次加速破壞”及“多次加速破壞”的總體全過程，類似于含有抑制的S 型曲線，其所受抑制首先來自于滑動(dòng)過程中周圍物質(zhì)的阻擋，并最終受到不可克服的約束而停止運(yùn)動(dòng)。為此，可以用生態(tài)學(xué)中的生長曲線方程描述。在S 型形曲線形成過程中，盡管外部各種影響因素對(duì)坡體產(chǎn)生突發(fā)加載，使得觀測(cè)的變形時(shí)序曲線形式具有較大差異，但總體上仍遵從這一變化規(guī)律。孫玉科等[6]將滑坡的變形時(shí)序分為4 種類型，如圖1 所示。

圖1 邊坡變形-時(shí)間曲線的主要類型 Fig.1 Mainly types of displacement time curves for slope

圖1(a)、(b)時(shí)序曲線作為典型的簡(jiǎn)單滑坡位移形式，也是圖1(c)、(d) 2 種復(fù)雜時(shí)序曲線的基本組成部分。本文主要選擇這2 種簡(jiǎn)單滑坡位移時(shí)序作為本文的研究對(duì)象。圖1(a)曲線是滑坡位移變形從減速到勻速變形的階段，由于這類曲線的后時(shí)段為滑坡勻速變形，其變化起伏小，規(guī)律性強(qiáng)，有利于建立良好的外推預(yù)測(cè)模型。當(dāng)然，這種預(yù)測(cè)的可靠性需要保證在預(yù)測(cè)時(shí)段內(nèi)滑坡沒有外部擾動(dòng)。時(shí)序曲線圖1(b)的外推預(yù)測(cè)比較難以處理，這主要是由于曲線后時(shí)段滑坡位移變化速率發(fā)生突變，增加了外推預(yù)測(cè)建模的難度。這里有2 種情況，一是沒有突變后的位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，由于訓(xùn)練樣本不包含完整的樣本分布信息，建立的模型不具備外推預(yù)測(cè)能力；二是擁有少量突變時(shí)點(diǎn)后的位移數(shù)據(jù)，這樣建立的預(yù)測(cè)模型，由于反映近期位移變化的信息量不夠，使模型外推預(yù)測(cè)能力不強(qiáng)，尤其是當(dāng)預(yù)測(cè)時(shí)間尺度較大時(shí)，其預(yù)測(cè)精度難以滿足工程需要。

3 時(shí)序曲線的外延趨勢(shì)模式定義

變形時(shí)序的特點(diǎn)有單調(diào)性、反復(fù)性、有界性以及突變性。分析變形時(shí)序的類型及對(duì)變形的破壞機(jī)制的研究，可定義如下幾種變形時(shí)序的外延變化模式，見表1?？紤]變形時(shí)序預(yù)測(cè)的尺度問題，對(duì)外延模式的定義僅限于2 個(gè)變形階段以內(nèi)的情況。同時(shí)，鑒于工程實(shí)際中對(duì)變形監(jiān)測(cè)的對(duì)象常常進(jìn)行加固處理措施，外延模式包括了變形的減速變化過程。定義的外延模式用于指導(dǎo)變形階段間、外界偶然誘發(fā)因素影響下的滑坡非平穩(wěn)變形預(yù)測(cè)。

表1 變形時(shí)序的外延趨勢(shì)模式 Table 1 Extensive patterns of deformation time series

4 外延趨勢(shì)模式識(shí)別

4.1 變形階段辨識(shí)

對(duì)變形階段的判別最理想的方法是使用專家系統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行推理，但由于滑坡存在于不同的地質(zhì)環(huán)境，其演化過程的外部表現(xiàn)各不相同，難以提煉出統(tǒng)一的描述，即使勉強(qiáng)給出不同演化階段的統(tǒng)一特征描述，也是粗糙的。而采用疊加因子方法[7]，在確定與滑坡變形發(fā)育階段有關(guān)因素的基礎(chǔ)上，進(jìn)行變形階段的辨識(shí)則是較好的選擇。該方法以研究滑坡發(fā)育階段有關(guān)的各個(gè)因素的判別指標(biāo)和判別值來進(jìn)行可靠的變形階段判別。

（1）確定判別指標(biāo)及因子判別值。依據(jù)大量工程統(tǒng)計(jì)，并基于模糊數(shù)學(xué)方法選取12 個(gè)主要的定性定量判別指標(biāo)，如圖2 所示。將各個(gè)因子分為6 個(gè)判別等級(jí)，用來表示第i 個(gè)判別指標(biāo)在j 等級(jí)下的判別值( i= 1，2， … ，12； j= 1，2， … ，6)。

圖2 變形階段與時(shí)序外延模式辨識(shí)因子 Fig.2 Identification factors of deformation stages and extensive patterns

式中：N 為判別指標(biāo)的數(shù)目。N 越多，判別精度就越高。但N 至少要取6 個(gè)指標(biāo)，即滑坡表面變形取2～3 個(gè)，滑坡本身的內(nèi)部條件取2～3 個(gè)，外界觸發(fā)因素取1 個(gè)。求出Y 值后，依據(jù)賀可強(qiáng)等[7]在大量工程實(shí)踐中建立的專家統(tǒng)計(jì)表（見表2），即可以初步獲得滑坡的危險(xiǎn)度及變形階段。

4.2 外延模式識(shí)別

變形時(shí)序的外延模式辨識(shí)需要對(duì)滑坡當(dāng)前狀態(tài)（變形階段、變形時(shí)序類型、變形的破壞方式）、今后預(yù)測(cè)時(shí)段的降雨強(qiáng)度、可能的地震和人類活動(dòng)等進(jìn)行綜合分析，如圖2 所示。具體的推理方式使用產(chǎn)生式規(guī)則正向推理[8]。其基本形式為

表2 危險(xiǎn)度與變形階段[7] Table 2 Risks and deformation stages

式中：E 是產(chǎn)生式的前提，用于指出該產(chǎn)生式是否可用的條件；H 為產(chǎn)生式的結(jié)論或操作，用于指出當(dāng)前提E 所指示的條件被滿足時(shí)，應(yīng)該得出的結(jié)論或應(yīng)該執(zhí)行的操作。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的正向鏈推理的算法描述：

辨識(shí)步驟：（1）選擇影響時(shí)序外延模式各因素的特征值，至少2 個(gè)因素；（2）對(duì)提出的多個(gè)不同特征的因素描述，在外延模式知識(shí)庫進(jìn)行正向推理，檢索出可能匹配的1 條或多條規(guī)則；（3）參考檢索出的規(guī)則所對(duì)應(yīng)的時(shí)序外延模式及置信度值，進(jìn)行綜合的判別。

4.3 先驗(yàn)知識(shí)的支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型

支持向量機(jī)（support vector machine， SVM）作為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論發(fā)展的產(chǎn)物，在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則下，有效地解決了小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題，在滑坡變形預(yù)測(cè)方面已經(jīng)有著成功的應(yīng)用[9－10]。為此，本文采用這種新型算法，融入獲取的工程先驗(yàn)知識(shí)對(duì)非平穩(wěn)且缺乏關(guān)鍵拐點(diǎn)信息的非線性滑坡變形進(jìn)行預(yù)測(cè)建模。系統(tǒng)地開發(fā)工具語言采用Visual Basic 可視化語言，SVM 程序參考libsvm[11]以及Steve Gunn 提供的優(yōu)化包[12]。

5 算 例

以2 個(gè)工程實(shí)例檢驗(yàn)基于工程背景先驗(yàn)知識(shí)的SVM 預(yù)測(cè)建模的效果。

5.1 新灘滑坡

（1）工程說明[13－14]新灘滑坡作為典型滑坡，屬大型滑坡。各方面已有的數(shù)據(jù)較為完整，且其研究成果較多。為此，該工程實(shí)例能有效的檢驗(yàn)本文方法的可行性。新灘滑坡坡體堆積物主要為崩積物、崩坡積物、坡崩積物及沖積與崩坡積混合堆積物。厚度一般為30～ 40 m，最厚達(dá)86 m，自東向西增厚。布設(shè)了與長江大致平行的4 條水準(zhǔn)線，其中，設(shè)置在坡體上段的A、B 兩條水準(zhǔn)線上的A3、B3兩觀測(cè)點(diǎn)的位移速率較大。圖3 為A3觀測(cè)點(diǎn)的累計(jì)水平位移曲線，表3為A3點(diǎn)的部分監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

圖3 新灘A3 監(jiān)測(cè)點(diǎn)累計(jì)水平位移曲線 Fig.3 Curve of accumulative horizontal displacement of Xintan A3

表3 新灘A3 監(jiān)測(cè)點(diǎn)位移部分?jǐn)?shù)據(jù) Table 3 Displacement data of A3 monitoring point of Xintan

（2）變形階段的辨識(shí)

考慮滑坡體主要是崩積物的混合體，可近似認(rèn)為新灘滑坡為一近均質(zhì)滑坡。對(duì)于圖3 中的完整的監(jiān)測(cè)變形時(shí)序，其各階段變形特征和變形曲線階段較為清晰。本文從事后的角度，關(guān)注的是如何在現(xiàn)有的觀測(cè)情況下判斷所處的變形演化階段，這里，從整個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)中選取臨滑前的一段觀測(cè)數(shù)據(jù)（1984 年7 月～1985 年3 月）作為研究對(duì)象，預(yù)測(cè)1985 年4～6 月份的變形量，數(shù)據(jù)見表3。

新灘滑坡在1984 年7 月～1985 年3 月期間的表面變形特征包括，后緣拉張下座至15 m，東西側(cè)羽狀裂縫基本貫通，階梯狀次生裂縫產(chǎn)生；前緣危巖體下座3～5 m，出現(xiàn)明顯的剪鼓脹異常；坡體最大月水平位移量為475.7 mm，出現(xiàn)在1984 年10 月，平均月水平位移量約為240 mm/月；可能的滑動(dòng)規(guī)模屬巨型類。同時(shí)，考慮斜坡內(nèi)部條件，滑坡體的物質(zhì)成分為崩（坡）積碎塊石夾黏土，黏聚力c 為55 kPa，內(nèi)摩擦角約為30°；斜坡率約1： 2.36；當(dāng)?shù)貧庀筚Y料顯示，降雨強(qiáng)度在67 mm/月左右。

以圖2 中12 個(gè)判別因子進(jìn)行疊加因子分析，對(duì)照表2 中的判別值，可得到新灘滑坡在1984 年7月至1985年3月所屬的變形階段為加速向崩滑發(fā)展階段，程序?qū)崿F(xiàn)如圖4。

圖4 疊加因子辨識(shí)變形階段 Fig.4 Deformation stage identified use factors of superposition technique

（3）時(shí)序外延模式的辨識(shí)

對(duì)外延模式的辨識(shí)主要看今后時(shí)間段可能存在的外界觸發(fā)因素，新灘滑坡的主要外界觸發(fā)因素為降雨，通過姊歸縣1978～1985 年降雨量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)表[14]可知，1978～1984 年間的4～6 月的月平均降雨量分別為82.86、119.2、180.2 mm，從而初步推斷1985 年的同期（待預(yù)測(cè)時(shí)段）月平均降雨量在50～200 mm，屬強(qiáng)降雨。綜合考慮當(dāng)前變形階段、變形速率以及降雨觸發(fā)因素，辨識(shí)外延模式為置信度較高的短期加速和長期加速-突變加速2 個(gè)模式。

（4）SVM 預(yù)測(cè)建模

確知了時(shí)序的外延模式，就可以根據(jù)已有的變形曲線，獲得融入工程先驗(yàn)知識(shí)的變形趨勢(shì)預(yù)判范圍值，如圖5 所示，同時(shí)，將預(yù)判范圍值作為約束條件進(jìn)行有監(jiān)督的SVM 建模。

將圖3 中的1984 年7 月～1985 年6 月的觀測(cè)值進(jìn)行線性內(nèi)插，擴(kuò)充到56 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，取前44 個(gè)點(diǎn)作為建模訓(xùn)練樣本，后12 個(gè)數(shù)據(jù)作為長期預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，不參與建模，其中第45～51 步序間的7 個(gè)數(shù)據(jù)作為短期預(yù)測(cè)使用。預(yù)測(cè)中對(duì)比研究了不依靠工程先驗(yàn)知識(shí)的預(yù)測(cè)結(jié)果，如圖6 所示。從圖可以看出，基于滑坡的當(dāng)前階段的狀態(tài)，并考慮預(yù)測(cè)時(shí)間段內(nèi)可能的外界觸發(fā)因素（降雨），在辨識(shí)出時(shí)序的外延模式后進(jìn)行SVM 建模，其模型的指導(dǎo)性得到了顯著提高，其外推預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差可降低2～3 倍（見表4），建模中，RBF 為核函數(shù)，C、σ 及ε 為核函數(shù)參數(shù)。

圖5 新灘A3監(jiān)測(cè)點(diǎn)變形時(shí)序外延模式辨識(shí)下的SVM 建模 Fig.5 SVM modeling based on extensive pattern of Xintan A3

圖6 時(shí)序外延模式辨識(shí)的SVM (核函數(shù)為RBF， ε 取0.01)預(yù)測(cè)結(jié)果 Fig.6 Prediction results of extensive pattern model of SVM used RBF kernel and ε =0.01 in contrast to common SVM

表4 模式辨識(shí)與普通SVM 預(yù)測(cè)對(duì)比 Table 4 Comparisons of pattern recognition and ordinary SVM forecast

5.2 晴隆隧道口滑坡

（1）工程說明

選晴隆隧道口滑坡作為工程依托項(xiàng)目，進(jìn)一步檢驗(yàn)方法的有效性。晴隆滑坡位于貴州省鎮(zhèn)勝高速公路第18 合同段K85+420～920 段，為中型滑坡，斜坡覆蓋層為第四系殘坡積層，下伏基巖為二迭系上統(tǒng)龍?zhí)督M煤系地層。覆蓋層以松散的黃褐色－灰褐色碎石土為主，碎石成分為砂巖、粉砂質(zhì)泥巖，碎石含量為55～70%，覆蓋層厚為1.5～12.5 m?；鶐r由粉砂質(zhì)泥巖、炭質(zhì)泥巖、泥質(zhì)粉砂巖夾透鏡狀煤層組成，強(qiáng)風(fēng)化層巖體破碎，節(jié)理裂隙發(fā)育，遇水易軟化。該地段地處亞熱帶氣候區(qū)，地表水系不發(fā)育，主要靠大氣降水補(bǔ)給，受季節(jié)影響較大。山間溝谷雨季為地表水的排泄通道，地表水無常年徑流，地下水主要為基巖裂隙水。據(jù)晴隆縣氣象站1961～1990 年氣象資料，年平均降雨量為1 434.0 mm，日最大降雨量為143.9 mm，年平均相對(duì)濕度為83%。

（2）變形監(jiān)測(cè)

深部側(cè)向位移監(jiān)測(cè)前期準(zhǔn)備工作（鉆孔、埋設(shè)測(cè)斜管）于2005 年6 月1 日開始，同年6 月27 日第1 批共8 個(gè)孔位（CXK2～CXK9）的測(cè)斜管全部埋設(shè)完畢。監(jiān)測(cè)工作于同年8 月2 日正式開始，2005年10 月27 日監(jiān)測(cè)時(shí)發(fā)現(xiàn)，CXK6、CXK7 的測(cè)斜管被剪斷，根據(jù)實(shí)際需要，于2005 年11 月在原位附近重新補(bǔ)設(shè)2 個(gè)監(jiān)測(cè)孔CXK6-1、CXK7-1，并新增3 個(gè)監(jiān)測(cè)孔CXK10～CXK12，加大監(jiān)測(cè)力度。2006年2 月19 日CXK6-1 測(cè)斜管又被剪斷，再次補(bǔ)設(shè)CXK6-2。監(jiān)測(cè)點(diǎn)布設(shè)如圖7 所示。

圖7 晴隆滑坡深部位移監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置圖 Fig.7 Monitor plan of deep displacement on Qinglong slope

從圖8 中各監(jiān)測(cè)孔測(cè)斜累計(jì)位移曲線可知，斜坡在時(shí)間和空間上的運(yùn)動(dòng)情況，同時(shí)，根據(jù)監(jiān)測(cè)孔不同深度的測(cè)斜數(shù)據(jù)變化，能夠初步確定斜坡潛在滑動(dòng)面大致的位置。這里選斜坡監(jiān)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)上的IN9 號(hào)監(jiān)測(cè)孔的測(cè)斜數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源。觀察該孔不同深度的位移變形，發(fā)現(xiàn)其孔深16～18 m 處的位移變化較大，為此，抽取變形量較大的17 m 處孔深的變形數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，如表5 所示。

圖8 晴隆滑坡深部（CXK 2～CXK9）側(cè)向位移監(jiān)測(cè)曲線 Fig.8 Deep deformation curves in CXK 2～CXK 9 monitor points of Qinglong slope

表5 晴隆滑坡CXK9 監(jiān)測(cè)孔17 m 處位移時(shí)序部分?jǐn)?shù)據(jù) Fig.5 Displacement data on 17 m eter deep of CXK9 monitor point in Qinglong

（3）時(shí)序外延模式辨識(shí)

晴隆斜坡以碎石堆積物為主，可近似將滑體認(rèn)為是均質(zhì)體，分析其破壞方式為轉(zhuǎn)動(dòng)型滑坡或崩滑。同時(shí)，通過考慮斜坡的外部因素以及內(nèi)部條件，即變形（微弱）、人類活動(dòng)（增加荷載）、斜坡率（1： 2.2）、斜坡物質(zhì)抗剪強(qiáng)度(c =0.03～0.06 MPa，φ=10°～25°)、斜坡原生結(jié)構(gòu)(傾角21°～25°)、坡體位移量(80～100 mm/季)、降雨量(1 434 mm/a)，采用因子疊加法確定晴隆滑坡當(dāng)前變形階段處于內(nèi)部破壞發(fā)展階段。

將測(cè)點(diǎn)CXK9 孔深17 m 處2005 年8 月至2006年4 月的變形數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本，預(yù)測(cè)2006 年5～7 月的變形量。考慮預(yù)測(cè)時(shí)段的外部最大的影響因素主要是降雨，為此，借鑒晴隆當(dāng)?shù)氐臍v史降雨數(shù)據(jù)，對(duì)2006 年5～7 月份的雨量進(jìn)行初步估計(jì)，推定月均降雨量在150～250 mm，屬于強(qiáng)降雨。

由此，綜合晴隆斜坡的可能破壞方式、當(dāng)前的變形階段以及今后可能的外界觸發(fā)因素，變形時(shí)序的外延模式可判別為置信較高的短期加速。

（4）預(yù)測(cè)與分析

根據(jù)確定的時(shí)序外延模式，并參考該變形時(shí)序中具有加速變形的歷史數(shù)據(jù)（2005 年10～12 月）的變形規(guī)律，在CXK9 測(cè)斜孔17 m 處的變形時(shí)序以LPG[15]與RBF 兩種核函數(shù)下SVM 建模過程中，增加工程背景先驗(yàn)知識(shí)，其回歸與外推預(yù)測(cè)結(jié)果如圖9 所示。從預(yù)測(cè)結(jié)果看，盡管訓(xùn)練樣本中不具有關(guān)鍵的拐點(diǎn)信息數(shù)據(jù)點(diǎn)，但基于兩種核函數(shù)下的支持向量機(jī)模型都獲得了良好的外推預(yù)測(cè)結(jié)果，可較好地服務(wù)外界觸發(fā)因素下滑坡非平穩(wěn)變形，及其變形階段跳躍而監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不完備情況下的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。

圖9 CXK9 測(cè)斜孔17 m 深度累計(jì)位移時(shí)間序列預(yù)測(cè)曲線 Fig.9 Curve of accumulative deformation prediction in 17 m deep of CXK9 monitor point

6 結(jié) 論

（1）滑坡預(yù)警是公路、鐵路生命線防災(zāi)減災(zāi)的重要內(nèi)容之一。本文采用判識(shí)時(shí)序外延模式并將工程先驗(yàn)知識(shí)融入到預(yù)測(cè)建模過程中，克服了變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確刻畫非平穩(wěn)變形特征的變化趨勢(shì)?？梢杂行岣呋骂A(yù)測(cè)的可靠性與準(zhǔn)確性，且工程實(shí)例驗(yàn)證了該方法的可行性。

（2）從非平穩(wěn)變形時(shí)序的物理意義、數(shù)據(jù)內(nèi)涵以及時(shí)序類型角度定義的外延趨勢(shì)變化的單一與復(fù)合模式，涵括了滑坡當(dāng)前狀態(tài)與預(yù)測(cè)階段影響因素的信息，彌補(bǔ)無拐點(diǎn)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)建模的信息不完備，提高了模型與實(shí)踐工程特征的契合性。

（3）外延模式的辨識(shí)采用了疊加因子的思路，判識(shí)的標(biāo)準(zhǔn)采用了賀可強(qiáng)教授在大量滑坡工程實(shí)踐中獲得的研究成果，該標(biāo)準(zhǔn)僅針對(duì)堆積淺層滑坡，其他類型滑坡的判識(shí)標(biāo)準(zhǔn)則需要進(jìn)一步的知識(shí)積累和研究。

[1] 周翠英， 陳恒， 朱鳳賢. 基于漸進(jìn)演化的高邊坡非線性動(dòng)力學(xué)預(yù)警研究[J]. 巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)， 2008， 27(4)： 818－824. ZHOU Cui-ying， CHEN Heng， ZHU Feng-xian. Research on nonlinear dynamic warning for high slopes based on progressive evolution process[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering， 2008， 27(4)： 818－824.

[2] FERENTINOU M D， SAKELLARIOU M G. Computational in-telligence tools for the prediction of slope performance[J]. Computers and Geotechnics， 2007， 34(5)： 362－384.

[3] JIBSON RANDALL W. Regression models for estimating coseismic landslide displacement[J]. Engineering Geology， 2007， (91)： 209－218.

[4] 樊曉一. 滑坡位移多重分形特征與滑坡演化預(yù)測(cè)[J]. 巖土力學(xué)， 2011， 32(6)： 1831－1838. FAN Xiao-yi.Landslide displacement multifractal and its application to prediction of evolvement trend[J]. Rock and Soil Mechanics， 2011， 32(6)： 1831－1838.

[5] 潘岳， 王志強(qiáng)， 戚云松. 斜坡臨滑形變能釋放與滑體起程速度關(guān)系的探討[J]. 巖土力學(xué)， 2010， 31(7)： 2022－2029. PAN Yue， WANG Zhi-qiang， QI Yun-song. Exploration on relationship between deformation energy release in critical landslide phase and starting velocity of landslide mass[J]. Rock and Soil Mechanics， 2010， 31(7)： 2022－2029.

[6] 孫玉科， 姚寶魁. 我國巖質(zhì)邊坡變形破壞的主要地質(zhì)模式[J]. 巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào)， 1983， 2(1)： 67－76. SUN Yu-ke， YAO Bao-kui. Principal geological models of deformation and failure of rock slopes in China[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering， 1983， 2(1)： 67－76.

[7] 賀可強(qiáng)， 陽吉寶， 王思敬. 堆積層滑坡位移動(dòng)力學(xué)理論及其應(yīng)用： 三峽庫區(qū)典型堆積層滑坡例析[M]. 北京： 科學(xué)出版社， 2007.

[8] 李秀珍. 滑坡災(zāi)害的時(shí)間預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究[D]. 成都： 成都理工大學(xué)， 2004.

[9] 董輝， 傅鶴林， 冷伍明. 滑坡變形的支持向量機(jī)非線性組合預(yù)測(cè)[J]. 鐵道學(xué)報(bào)， 2007， 29(1)： 132－136. DONG Hui， FU He-lin， LENG Wu-ming. Nonlinear combination predicting based on support vector machines for landslide deformation[J]. Journal of the China Railway Society， 2007， 29(1)： 132－136.

[10] 趙洪波. 基于進(jìn)化支持向量機(jī)的滑動(dòng)面參數(shù)識(shí)別[J]. 巖土工程學(xué)報(bào)， 2006， 28(4)： 541－544. ZHAO Hong-bo. Parameters recognition of slide surface using genetic-support vector machine[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering， 2006， 28(4)： 541－544.

[11] CHIH-CHUNG CHANG， CHIH-JEN LIN. A library for Support Vector Machines[EB/OL]. Taiwan： National Taiwan University， 2001. http：//www.csie.ntu.edu.tw/～cjlin/ libsvm.

[12] GUNN S R. Support Vector Machines for Classification and Regression[R]. Southampton： University of Southampton， 1997.

[13] 殷坤龍， 姜清輝， 汪洋. 滑坡運(yùn)動(dòng)過程仿真分析[J]. 地球科學(xué)-中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2002， 27(5)： 632－635. YIN Kun-long， JIANG Qing-hui， WANG Yang. Simulation of landslide movement process by discontinuous deformation analysis[J]. Earth Science - Journal of China University of Geosciences， 2002， 27(5)： 632－635.

[14] 薛果夫， 呂貴芳， 任江. 新灘滑坡研究[C]//中國典型滑坡. 北京： 科學(xué)出版社， 1988： 200－210.

[15] 董輝， 傅鶴林， 冷伍明. 滑坡位移時(shí)序預(yù)測(cè)的核函數(shù)構(gòu)造[J]. 巖土力學(xué)， 2008， 29(4)： 1087－1092. DONG Hui， FU He-lin， LENG Wu-ming. Kernel design for displacement time series of landslide[J]. Rock and Soil Mechanics， 2008， 29(4)： 1087－1092.