基于滞后衰减效应与主控因子筛选策略的库岸滑坡位移预测模型

凌晴; 任峻广; 孔令杰; 魏玉明; 李伟志; 杨晨健; 屈杰博; 郭琪; 康荣华

doi:10.13203/j.whugis20250066

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基于滞后衰减效应与主控因子筛选策略的库岸滑坡位移预测模型

遥感与地质灾害 | 更新时间：2026-11-05

- 基于滞后衰减效应与主控因子筛选策略的库岸滑坡位移预测模型
- Reservoir Bank Slope Displacement Prediction Model Based on Lagged Attenuation Effect and Key Factor Selection Strategy
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第7期页码：1423-1439
- 作者机构：
  
  1.兰州理工大学土木工程学院，甘肃兰州，730050
  2.宁夏国土资源调查监测院，宁夏银川，751600
- 作者简介：
  
  凌晴，博士，副教授，主要从事地质灾害防灾减灾研究。lingqing@chd.edu.cn
  康荣华，硕士，高级工程师。kangronghua@126.com
- 基金信息：
  
  国家重大科研仪器研制项目(42127802);国家自然科学基金(42304048);甘肃省自然科学基金(23JRRA791);宁夏省自然科学基金(2024AAC03395)
- DOI：10.13203/j.whugis20250066
  中图分类号： P237
- 收稿：2025-07-14，
  
  纸质出版：2026-07-05
- 稿件说明：
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凌晴,任峻广,孔令杰，等.基于滞后衰减效应与主控因子筛选策略的库岸滑坡位移预测模型[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(7):1423-1439.

LING Qing,REN Junguang,KONG Lingjie,et al.Reservoir Bank Slope Displacement Prediction Model Based on Lagged Attenuation Effect and Key Factor Selection Strategy[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(7):1423-1439.
凌晴,任峻广,孔令杰，等.基于滞后衰减效应与主控因子筛选策略的库岸滑坡位移预测模型[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(7):1423-1439. DOI：10.13203/j.whugis20250066

LING Qing,REN Junguang,KONG Lingjie,et al.Reservoir Bank Slope Displacement Prediction Model Based on Lagged Attenuation Effect and Key Factor Selection Strategy[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(7):1423-1439. DOI：10.13203/j.whugis20250066

摘要

针对现有库岸滑坡位移预测研究未充分考虑降雨-库水位滞后衰减效应及跨尺度模型适应性不足的问题，提出一种基于滞后衰减效应的主控因子筛选策略，并结合灰狼优化算法（grey wolf optimization

GWO）、双向时序卷积网络（bidirectional temporal convolutional network

BITCN）、双向门控循环单元（bidirectional gated recurrent unit

BIGRU）和注意力机制（Attention）的组合模型进行库岸滑坡位移动态预测。该方法首先采用自适应白噪声完全集合经验模态分解技术，将滑坡累积位移分解为趋势项和周期项，并利用二次指数平滑法对趋势项位移进行预测。然后，引入前期降雨指数等关键因子，融合多种特征筛选算法提取库岸滑坡主控因子。最后，利用GWO-BITCN-BIGRU-Attention模型预测滑坡周期项位移。实验选取中国三峡库区不同时间尺度的新铺滑坡和白水河滑坡进行模型验证，消融实验和对比实验结果表明，相比于现有模型，所提出的顾及滞后衰减效应的主控因子筛选策略及混合模型具有更高的预测精度，在不同时间尺度库岸滑坡位移预测研究中具有较好的适用性。

Abstract

Objectives

The dynamic coupling of rainfall and reservoir water level triggers step-like deformation and creep-mutation transitions in Three Gorges Reservoir landslides. Existing prediction methods can't adequately capture the lagged attenuation prediction method for reservoir bank landslides.

Methods

To address these issues

we propose a novel dynamic displacement prediction method for reservoir bank land-slides. The proposed method integrates a new lagged-attenuation-based dominant factor screening strategy with a combined model utilizing grey wolf optimizer (GWO)

bidirectional temporal convolutional network (BITCN)

bidirectional gated recurrent unit (BIGRU)

and attention mechanism. The model aims to simultaneously capture time-series features and high-dimensional dynamic spatial features. Using the Xinpu and Baishuihe landslides in the Three Gorges Reservoir area as case studies at different temporal scales

we first decompose cumulative landslide displacement into trend and periodic components

using complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise. Trend displacement is predicted by the double exponential smoothing method. Subsequently

we conduct an in-depth analysis of the dynamic response of landslide deformation to rainfall and reservoir level variations

explicitly considering their lagged attenuation effects on displacement evolution. Building on this

we employ a comprehensive approach combining recursive feature elimination with cross validation-extreme gradient boosting

classification and regression tree

and the maximal information coefficient to screen for the dominant factors controlling displacement evolution

identifying the antecedent precipitation index as the core factor. Finally

the GWO-BITCN-BIGRU-Attention model is applied to predict the periodic displacement component.

Results

Case studies on the Xinpu and Baishuihe landslides demonstrate that the proposed method outperforms existing approaches. It achieves higher correlation coefficients and lower root mean square error.

Conclusions

Model evaluations and ablation experiments confirm that the method effectively characterizes the time-varying nature of lagged attenuation effects. It also captures long-term evolutionary dynamics across different time scales. This leads to a substantial improvement in displacement prediction accuracy.

关键词

Keywords

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