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摘要
堆积层滑坡作为一种非线性系统变形演化规律复杂，准确量化坡体形变过程中滑移面边界变化、降雨入渗边界、水头边界和流量边界等重要参数是堆积层滑坡变形破坏机理研究的基础。此项研究基于电阻率成像技术，可依据岩土体成分、结构的不同和地层间电性的差异实现快速、多维剖面成像，并通过深度神经网络建立了浅层高分辨率电阻率成像数据和各类监测数据的“时间-空间-属性”邻近域特征信息统一表达矩阵，实现了各监测项空间权重的快速收敛。在此基础上，用逐层、逐个递推式回归分析方法分析深层电阻率成像数据，准确构建了反映堆积层滑坡形变过程的内部结构多维电性特征模型。试验证明，该方法有效地提高了各类边界参数基于地电信息成像监测结果的实时性和准确性，为堆积层滑坡形变破坏机理研究提供理论与方法支撑。
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