究。国内外研究现状前人在滑坡预测预报方面已经做了很多研究,并提出了众多有价值预测预报方法,对减少滑坡灾害造成严重损失起了重要作用。滑坡数据具有高度非线性和模糊性特征，数据量大，类型多，引进数据挖掘高效智能信息技术成为种必然要求。下面首先分别介绍滑坡位移以及时序数据挖掘研究现状，然后介绍滑坡位移预测中时序数据挖掘研究现状。滑坡位移预测研究现状滑坡研究源于世纪年代瑞典，而滑坡预测预报方法直是滑坡预报模型核心内容。由于滑坡复杂地质条件以及不完善监测技术，滑坡预测预报直被认为是项非常困难前沿课题。但由于滑坡巨大损失和广泛影响，滑坡灾害问题也直是人们关心话题。回顾过去，经过数十年努力，滑坡位移作为变形监测中主要参数，已经广泛用于滑坡动态变化规律研究中。通过研究位移变化，不仅可以分析滑坡已有运动轨迹，也能为滑坡即将变化趋势及破坏方式提供分析依据。回顾滑坡位移预测预报研究阶段，从经验方万方数据三峡大学硕士学位论文万方数据三峡大学硕士学位论文目录绪论选题背景与意义国内外研究现状研究内容及方法论文组织结构滑坡位移时序预测方法研究传统时间序列分析预测方法灰色理论预测方法神经网络预测方法基于相空间重构时序预测方法相关数据挖掘理论本章小结滑坡位移时序预测模型改进及预测引言改进滑坡位移时序预测模型自相关参数估计熵值定维参数估计滑坡位移预测及结果分析本章小结基于多因子数据挖掘滑坡位移时序预测引言监测数据分析聚类及定性化描述诱发因素挖掘分析环境因子响应分析基于多因子响应时序预测模型建立滑坡位移预测结果分析本章小结滑坡位移时序预测模型应用对比与灰色时序模型和支持向量机模型对比与基于诱发因素响应分析滑坡位移预测模型对比万方数据三峡大学硕士学位论文本章小结结论与展望结论展望参考文献后记附录攻读硕士学位期间发表部分学术论著万方数据三峡大学硕士学位论文绪论选题背景与意义中国陆地面积超过万平方米，且地质条件极为复杂，是世界上滑坡灾害最严重国家之,特别是二十世纪八十年代以来，随着经济快速发展以及各种自然因素影响，滑坡灾害出现逐年加重趋势。滑坡是种多发性常见地质灾害现象，其发生频繁，分布广泛。不仅给人类生命安全带来威胁，而且对财产环境资源等急剧破坏性。从地质灾害角度看，滑坡给人类带来损失可能仅次于地震，但是滑坡所发生频率和范围又远远超过地震。年意大利水库滑坡致使多人丧失生命年我国四川盆地因暴雨而诱发大小不等滑坡有万多处，直接经济损失超亿元人民币。据中国统计年鉴统计，年到年之间，全国共发生地质灾害处，伤亡人数约万人，经济损失平均每年高达亿，其中滑坡共有处，约占地质灾害。仅年，广东地质灾害中滑坡灾害高达处，直接经济损失达到亿元人民币。因此对滑坡监测以及预测都具有十分重要意义。滑坡之所以会给人们带来严重损失，究其原因在于现在还难以预先预知滑坡时间地点强度和影响，从而无法有效采取防范措施。所以对于滑坡预测研究就成了减轻甚至防止滑坡灾害核心问题之。目前，人们为了能够进步认识滑坡形状变化以及运动形式，在滑坡上采用了多种监测手段，取得并分析这些实测资料，以期掌握滑坡变形特征及发生规律预先预知滑坡时间等，尽可能避免和减轻损失。然而，随着自然变化，时态数据增多，传统空间分析技术已不易在巨大多样数据集中发现隐藏未知模式趋势和关系，数据挖掘技术则为克服这难题提供了途径。另方面，在对滑坡位移演化研究中，由于滑坡形态类型规模等各不相同，其数据也难以捕捉，般选择单个滑坡研究其位移时间曲线变化。同时由于位移实测数据在工程实际中较易获得，滑坡时间预报多数方法都是基于这种反映滑坡动态变形实测位移时序，通过对观察到数据序列建立恰当动态模型来预测位移变形趋势或者直接从位移这个序列研究滑坡时间演变，从而及时评估滑坡未来变化趋势。随着机器学习发展，数据挖掘技术已在滑坡上有了较多应用，而利用数据挖掘技术处理监测数据作为种动态检测因子考虑还比较少，又由于变形累积位移本就具有单调递增特征，具有明显增长趋势，可以看作是非平稳位移时序。故本文选取滑坡位移这种时序数据开展滑坡灾害预测研究。本课题来源于国家自然基金基于无线视频传感器网络滑坡失稳运动三维动态万方数据三峡大学硕士学位论文模拟研究。国内外研究现状前人在滑坡预测预报方面已经做了很多研究,并提出了众多有价值预测预报方法,对减少滑坡灾害造成严重损失起了重要作用。滑坡数据具有高度非线性和模糊性特征，数据量大，类型多，引进数据挖掘高效智能信息技术成为种必然要求。下面首先分别介绍滑坡位移以及时序数据挖掘研究现状，然后介绍滑坡位移预测中时序数据挖掘研究现状。滑坡位移预测研究现状滑坡研究源于世纪年代瑞典，而滑坡预测预报方法直是滑坡预报模型核心内容。由于滑坡复杂地质条件以及不完善监测技术，滑坡预测预报直被认为是项非常困难前沿课题。但由于滑坡巨大损失和广泛影响，滑坡灾害问题也直是人们关心话题。回顾过去，经过数十年努力，滑坡位移作为变形监测中主要参数，已经广泛用于滑坡动态变化规律研究中。通过研究位移变化，不仅可以分析滑坡已有运动轨迹，也能为滑坡即将变化趋势及破坏方式提供分析依据。回顾滑坡位移预测预报研究阶段，从经验方,孔祥礼,肖艳波,郭涛等基于神经网络与时间序列滑坡变形预测分析现代矿业刘晓,曾祥虎,刘春宇边坡非线性位移神经网络时间序列分析岩石力学与工程学报刘艺梁,殷坤龙,汪洋等基于经验模态分解和神经网络滑坡变形预测研究安全与环境工程熊天安,刘邦兵,雷畅相空间重构理论支持下滑坡预测方法地理空间信息周创兵,陈益峰基于相空间重构边坡位移预测岩土力学唐璐,齐欢混沌和神经网络结合滑坡预测方法岩石力学与工程学报王进,郭靖,王卫东,方理刚权重线性组合与逻辑回归模型在滑坡易发性区划中应用与比较中南大学学报董辉,傅鹤林,冷伍明支持向量机时间序列回归与预测系统仿真学报方臣,王正海,耿欣,段建军基于ε滑坡位移预测防灾减灾学报董辉,傅鹤林,冷伍明滑坡位移时序预测核函数构造岩土力学林大超,安凤平,郭章林,张立宁滑坡位移多模态支持向量机模型预测岩土力学刘开云,乔春生,滕文彦等边坡位移非线性时间序列采用支持向量机算法智能建模与预测研究岩土工程学报朱传华三峡库区地质灾害数据仓库与数据挖掘应用研究中国地质大学万方数据三峡大学硕士学位论文孙彬彬混沌时序特征量分析及相空间重构研究东北大学,江田汉,束炯基于混沌时间序列多步预测控制与决策彭令,牛瑞卿三峡库区白家包滑坡变形特征与影响因素分析中国地质灾害与防治学报王朋伟库水作用下滑坡变形演化规律研究中国地质大学张珍,李世海,马力重庆地区滑坡与降雨关系概率分析岩石力学与工程学报易庆林,易武,尚敏三峡库区滑坡变形影响因素分析中国水土保持,文奎,王根,晏长根地下水与边坡开挖对滑坡稳定性影响分析铁道建筑,曾刚库水升降作用下水库库岸滑坡稳定性分析三峽大学学报自然科学版王智磊,孙红月,尚岳全基于地下水位变化滑坡预测时序分析岩石力学与工程学报毕晓玲地形因子在四川省滑坡灾害敏感性评价中适用性分析首都师范大学,廖景高,赵其华,刘宇等基于滑坡失稳概率计算研究长江科学院院报李红英,谭跃虎,赵辉滑坡体岩土参数概率分布统计分析方法研究地下空间与工程学报万方数据三峡大学硕士学位论文后记临近毕业，我们面临不仅仅是研究生生活结束，还有从小到大接近年校园生活尾声。在硕士论文完成之际，回首自己二十年求学生涯，点点滴滴，感慨颇多。在此，我衷心地感谢所有关心支持和帮助过我老师同学亲人和朋友，感谢他们对我指导帮助和鼓励。首先，我要感谢我导师蒋廷耀教授。在三年研究生生活期间，蒋老师不仅在学习上给予我指导，在生活与工作中也给予我支持与关怀。本文也正是在我导师蒋廷耀教授悉心指导下完成。尽管蒋老师工作很忙，但从开始论文选题到论文思路乃至于论文撰写，蒋老师都不厌其烦帮助进行论文修改和完善。另外，衷心感谢在起学习过同学及师兄师姐师弟师妹们，感谢他们在生活与学习中给我提供无私帮助。和大家在生活中相处，让我度过了充实欢乐研究生活，给我留下了美好回忆。感谢三峡大学以及计算机与信息学院全体老师们关怀和帮助。他们不仅为我提供了良好课题研究环境，还对我学习和生活给予了很多帮助和支持，谢谢！特别感谢在百忙之中抽出宝贵时间为本文审阅各位辛勤工作老师。由于我学术水平有限，所写论文难免有不足之处，所以文中难免存在不当之处，敬请各位老师海涵指正。最后，要感谢我家人，是他们在我彷徨时给我安慰，在我失落时给我鼓励，他们理解与支持直是我努力动力。正是他们期望和付出，支撑我顺利完成学业。在这里表示最诚挚谢意，希望父母平安健康幸福！万方数据三峡大学硕士学位论文附录攻读硕士学位期间发表部分学术论著,万方数据指导教师学科系主任院分管领导万方数据滑坡位移预测中时序数据挖掘研究作者王珊珊学位授予单位三峡大学引用本文格式王珊珊滑坡位移预测中时序数据挖掘研究学位论文硕士分类号密级公开硕士学位论文滑坡位移预测中时序数据挖掘研究学位申请人王珊珊学科专业软件工程指导教师蒋廷耀教授二五年五月万方数据,万方数据三峡大学硕士学位论文三峡大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得成果，除文中已经注明引用内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过作品成果。对本文研究做出重要贡献个人和集体均已在文中以明确方式标明，本人完全意识到本声明法律后果由本人承担。学位论文作者签名日期万方数据三峡大学硕士学位论文内容摘要地质灾害直是人们极力想避免，而滑坡则是地质灾害中发生频繁分布很广泛常见灾害之。人们为了加深对滑坡形状以及运动形式了解，采取了很多监测手段，并期望通过这些监测以掌握滑坡运动规律，预先知道滑坡变化。但由于滑坡数据难以捕捉，传统分析方法大多选择单个滑坡通过实测位移时间序列分析其位移时间曲线变化。而随着机器学习发展，利用数据挖掘技术处理监测数据已成为滑坡预测研究发展趋势之。本文首先针对滑坡时间序列位移，基于相空间重构与支持向量机理论结合建立位移时序预测模型。应用，针对位移时序预测模型构建中相空间重构实现参数提出了种熵值定维法，利用熵值理论求取熵值，通过熵值变化及位移预测误差反馈调整该时序相空间重构参数。对白家包滑坡监测位移实验表明，利用基于熵值定维预测方法预测连续位移数值平均误差值明显小于基于自相关分析位移数值预测平均误差值。通过对时序分析法支持向量机预测算法以及改进位移时序预测模型预测结果进行了对比分析，实验结果发现改进位移时序预测模型预测精度准确性更高。考虑到环境因子对位移影响，本文介绍并分析了滑坡地质条件以及滑坡内外影响因素。对白家包滑坡监测数据进行了处理，定性分析了白家包滑坡位移变形趋势以及包括降雨量长江水位地下水在内环境影响因子与位移变形关系。同时，以白家包个位移监测点数据和降雨量长江水位地下水监测数据为例，利用均值聚类算法对搜集数据进行聚类分析，完成了监测数据离散与定性化描述。并通过对数据等间隔处理，利用算法挖掘多因子与位移