本文是一篇电气自动化论文，论文是基于河北省省级科技计划重点研发计划项目“基于时空大数据的矿山边坡灾变智能识别预警系统研究(22375413D)”，采用基于多源域迁移学习的模型实现了样本较少时，边坡位移的准确预测，为实际中由于监测数据较少导致预测不准的问题提供了一些解决思路。
第一章绪论
1.1课题研究意义和背景
边坡是指自然地表或人工建筑物的边缘区域，呈现出一定的倾斜度，与水平面形成一定夹角的地表形态。边坡广泛存在于自然地理环境中，也常见于土木工程、建筑工程等人类活动中，若是发生滑坡，将影响人们生命和财产安全，造成当地的生态环境的平衡性失稳，而产生滑坡的原因是多方面因素综合作用的结果[1]。首先地质构造因素是导致边坡形成的重要原因之一，例如，地层的倾向、岩层的节理发育情况以及断裂带的分布都会影响岩石的稳定性，从而导致边坡的形成，如图1-1为地震[2-4]导致的滑坡。其次，人为活动也是导致滑坡的重要原因之一，过度开采、不合理的土地利用、大规模的基础设施建设等人类活动会改变地表结构，破坏原有的地质环境，加剧滑坡的发生，特别是在城市化进程中，人类活动对地表的干扰增加了滑坡的风险，如高楼大厦的兴建、道路的开挖等都可能对边坡稳定性产生影响，其人工爆破导致的滑坡如图1-2所示。第三，气候气候因素也会影响边坡的形，降水量、温度变化等气候因素会影响土壤的侵蚀和稳定性，加剧边坡发生形变，长期暴雨、融雪等情况会增加土壤的饱和度，使边坡失稳，易发生滑坡，如图1-3和1-4所示为暴雨导致滑坡[5-6]。
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1.2国内外研究现状
1.2.1边坡位移预测预警研究现状
早期的边坡位移预测预警技术分为经验模型、物理模型及统计模型。物理模型难以捕捉边坡位移变化的复杂性及时空性，导致模型在一定程度上限制了预测精度的提高[7]；统计模型的建立需要大量的历史数据支持，在数据集不足的情况下，难以支持模型的建立。随着国内人工智能和信息处理技术的发展，为边坡位移预测和预警提供了新技术。巨袁臻和许强[8]等人利用掩膜区域卷积神经网络进行黄土滑坡的自动识别，为快速准确地进行区域滑坡灾害调查提供了可能。
在边坡位移预测中，景自强[9]提出一种融合Gaussian-filter算法与LSTM预测算法的GF-LSTM混合预测模型，该模型不仅能对原始数据集进行预处理，还能提供精准的预测结果，很好地反映边坡位移的上下波动，所得的预测值与实测整体值趋势贴合、相关性极高；为提高露天矿边坡变形的预测精度和可靠性，高宁等人[10]采用鲸鱼算法(WOA)优化Elman神经网络的预测模型，通过优选输入节点数、隐含层节点数、传递函数参数，构建最优神经网络拓扑结构，通过WOA优化Elman神经网络参数，来增强网络的训练速度及全局寻优能力，该模型收敛速度快，稳定性强，具有较好的预测能力。Wang[11]等人利用小波分解(WD)对边坡变形时间序列进行处理，得到近似序列和详细序列，使用改进的粒子群优化(IPSO)算法来优化隐藏层中的神经元数量、学习率和长短期记忆网络的迭代次数，结果表明WD-IPSO-LSTM模型预测边坡位移更加精确。Li和Qiu[12]在新算法极限学习机(ELM)的基础上，引入了新的智能算法麻雀搜索算法(SSA)来确定ELM输入层和隐藏层的权值和阈值，构建改进ELM的露天矿边坡位移预测模型并应用于工程实例，结果表明该模型预测结果精度优于传统模型且具有良好的综合性能。
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第二章监测数据分析与预处理
2.1边坡位移监测数据获取
河北省石家庄市某水泥厂矿山边坡监测项目中选用GNSS边坡位移监测系统，该系统是采集边坡位移数据一种监测方法，能够实时、精准地获取边坡变形信息，并且对环境的要求较低。基于以上优点，GNSS监测系统可以更好的进行矿山边坡位移的监测。如图2-1所示为该矿山边坡实际考察地形。
应用GNSS系统对边坡数据进行采集，首先需要在边坡上设置若干个监测点，这些监测点通常会布设在边坡的关键部位，以覆盖整个边坡的变形情况。每个监测点上都会安装一个GNSS接收器，用于接收卫星信号并确定其位置，在采集数据之前，对GNSS接收器进行校准和设置，确保其工作正常。随后，通过GNSS系统实时监测各监测点的位置信息，不断记录数据并传输至数据处理中心。在监测过程中，可以设置监测频率和时间间隔，以满足监测需求。
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2.2边坡位移数据预处理
由于矿山生产中爆破振动、监测设备运行异常、人为因素等导致的监测数据异常值和数据的缺失，因此需要对采集的数据进行预处理。边坡位移时间序列数据预处理的目的为了避免特征值的取值范围相差很大，影响模型的训练效果，对特征进行缩放可以使其具有相似的尺度，有利于模型的收敛和训练。此次课题先通3原则过对异常值剔除，然后运用三次样条插值补充缺失值。数据预处理可以帮助提高模型的泛化能力、准确性和鲁棒性，从而更好实现边坡位移合理的预测分析工作。
2.2.1异常值处理
图2-4为GNSS监测系统监测到的点G122位移序列。
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由图2-4可以看出由于设备及爆破震动等原因，导致在某个时间点或时间段存在数据的异常值，数据的异常值将会影响数据分析和建模结果、降低模型的泛化能力、影响数据可视化和数据挖掘算法等，所以为了保证数据分析和建模的准确性和可靠性，以及保证数据可视化和挖掘结果的有效性，需对边坡位移数据进行异常值处理。
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第三章 基于多源域迁移学习的边坡位移预测研究 ............................ 20
3.1 变分模态分解原理 ............................. 20
3.2 基于多源域迁移学习位移预测模型构建 ....................... 23
第四章 基于CGAN的边坡多步位移预测研究 ................................... 37
4.1 基于CGAN的位移预测模型构建 .......................... 37
4.1.1 生成对抗网络原理 ................................... 38
4.1.2 条件生成对抗网络原理 ...................... 40
第五章 基于注意力机制时间卷积边坡预警研究 ................................ 51
5.1 基于注意力时间卷积网络边坡预警模型构建 ............................ 51
5.1.1 注意力机制原理 .............................. 52
5.1.2 时间卷积网络原理 ......................... 54
第五章基于注意力机制时间卷积边坡预警研究
5.1基于注意力时间卷积网络边坡预警模型构建
针对传统的模型不能够动态学习不同时间步之间的关联性，且位移时间序列具有时间的相关性。注意力机制(Attention)注意力机制可以调整每个时间步特征的权重，以便模型更好地关注对边坡预警预测最为重要的信息，并且在边坡预警中，边坡位移变化可能需要跨越多个时间步才能被有效地捕捉到，时间卷积网络(TCN)能够帮助模型学习到这种长期的依赖关系，有效地捕捉地质数据中的时间相关性，因此构建了基于注意力机制时间卷积网络(Attention-TCN，A-TCN)模型，如图5-1所示：
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第六章总结与展望
6.1总结
边坡预警是岩土工程领域中关键的研究方向，主要目的是及时识别边坡失稳的迹象，提前预警并采取相应的应对措施，从而避免或减轻地质灾害带来的损失。边坡预警问题本质上是复杂多维度性，传统的预测模型面临诸多挑战，随着人工智能和信息处理技术的发展，为边坡预警问题提供了新的解决思路。结合小样本学习方法和神经网络模型对边坡位移进行预测，降低了对大数据的依赖，用深度学习进行边坡预警分析，并展示了方法的有效性。
主要内容如下：
(1)首先，对水泥厂G122点位的边坡位移数据进行预处理，利用皮尔逊相关系数确定边坡位移影响因素；针对样本数据集不充足以及边坡位移受多种因素影响问题，选用变分模态分解将数据分解成趋势项、周期项以及随机项位移分量，利用长短时记忆网络对趋势项和周期项位移分量进行预测；随机项位移分量受众多因素影响，且在数据集不足的情况下，构建基于图卷积神经网络多源域迁移学习(Multi-S GCN)边坡位移预测模型。实验对比结果表明，小样本条件下，Multi-S GCN网络模型展现较好的预测性能。
(2)针对单步位移预测缺乏位移演化速率、预警时机及长期趋势等演化信息，多步预测是一个复杂性问题，受众多因素影响且具有长期依赖性，构建基于条件生成对抗网络(CGAN)的边坡多步位移预测模型，该模型能够接融合多种信息以及能够更好的捕捉位移序列长期依赖关系。实验结果表明，该模型能够更好的拟合真实值，实现多步位移预测工作。
参考文献（略）