24、土壤特性预测与滑坡监测中的先进方法

土壤特性预测与滑坡监测中的先进方法

在岩土工程和滑坡监测领域，准确预测土壤特性和监测滑坡风险至关重要。本文将介绍两种重要的研究：一种是利用回归分析和人工神经网络预测黏性土的基本岩土特性；另一种是基于长短期记忆网络（LSTM）和统计评估的混合循环模型来预测滑坡监测中的土壤位移。

黏性土岩土特性预测

在预测黏性土的基本岩土特性时，研究采用了两阶段分析方法。

数据收集

收集了大量关于最优含水量（wopt）和最大干单位重量（γ dry）的数据，如下表所示：
| wopt (%) | γ dry (t/m³) | wopt (%) | γ dry (t/m³) | wopt (%) | γ dry (t/m³) | wopt (%) | γ dry (t/m³) |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| 22.0 | 1.42 | 25.8 | 1.49 | 35.0 | 1.31 | 19.3 | 1.64 |
| 23.0 | 1.50 | 20.5 | 1.66 | 40.0 | 1.40 | 19.0 | 1.67 |
| 21.5 | 1.55 | 21.5 | 1.66 | 23.0 | 1.60 | 24.0 | 1.60 |
| 24.6 | 1.53 | 16.1 | 1.83 | 29.4 | 1.47 | 22.0 | 1.68 |
| 23.5 | 1.55 | 23.4 | 1.54 | 24.0 | 1.57 | 20.0 | 1.70 |
| 24.0 | 1.52 | 22.4 | 1.57 | 16.0 | 1.82 |