【摘 要】
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山体滑坡位移量预测精度主要受预测模型和参量的影响，而基于回归模型和灰度预测模型的传统滑坡预测模型主要存在模型预测结构单调、引入的预测影响参量不全面、长期性预测精度低等问题，因此，本文基于北斗数据提出了一种基于梯度增强多元回归算法的滑坡预测方法。梯度增强多元回归模型在考虑多重因素的前提下，使用如降水量、土壤湿度、地形参数等滑坡主影响因子作为回归模型参量，同时结合梯度增强方法，可以增强预测模型的有效结
【基金项目】
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江西省重点研发计划（20201BBG71001）； 无锡市科技发展资金项目（N20201011）；
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山体滑坡位移量预测精度主要受预测模型和参量的影响，而基于回归模型和灰度预测模型的传统滑坡预测模型主要存在模型预测结构单调、引入的预测影响参量不全面、长期性预测精度低等问题，因此，本文基于北斗数据提出了一种基于梯度增强多元回归算法的滑坡预测方法。梯度增强多元回归模型在考虑多重因素的前提下，使用如降水量、土壤湿度、地形参数等滑坡主影响因子作为回归模型参量，同时结合梯度增强方法，可以增强预测模型的有效结构，提升数据的使用率，进而提高长、短期的滑坡位移量预测精度。最后以西宁市南山寺滑坡带为例，考虑降水、地面沉降、地形地貌等诱发滑坡的关键因素，分别基于梯度增强多元回归模型、贝叶斯岭回归模型、弹性网络回归模型及支持向量机回归模型进行试验。结果表明，梯度增强多元回归模型的方差（EV）结果为0.99 mm~2,均方差（MSE）结果为0.04 mm,平均绝对误差（MAE）结果为0.15 mm,且利用梯度增强多元回归模型对2020年12月的表面位移量进行预测，发现相对误差区间为(-0.8%,0.8%],预测精度最高。因此，相对而言，梯度增强多元回归预测模型精度更优、效率更高，更能准确反映滑坡表面位移量的变化状态，精确地对滑坡体进行全天候监控、预警，保障滑坡体周边环境的安全。
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