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摘要
水库区水位波动条件下常诱发滑坡阶跃，阶跃指滑坡的变形突然发生、戛然而止，位移曲线呈多台阶状，具有间歇式、突发、（准）周期性的特点。选取典型阶跃型水库滑坡案例，在现场多年监测工作基础上，揭示滑坡变形特征，引入黏滑理论，阐明滑坡阶跃力学机制；其次，考虑现有预警方法在阶跃型滑坡中的局限性，基于机器学习开发预警新方法。结果表明：渗流作用下滑带土黏滑可能是滑坡阶跃的力学机制；采用多机器学习算法，选取人工神经网络（artificial neural network,ANN）和C5.0算法综合确定了西南库区某大型滑坡水位与水位变化率阈值，建立了该二维预警阈值间的反比例数学关系，预警准确率达86.7%。该研究将黏滑理论引入滑坡力学机制分析中，并基于多机器学习算法综合确定预警阈值，为相关研究及应用提供借鉴。
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