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摘要
滑坡位移预测是预报滑坡灾害的重要依据，以往的滑坡位移预测模型多数为时间序列预测模型、BP神经网络预测模型、Gaussian拟合预测模型以及其他一些非线性预测模型。这些滑坡位移预测模型在建立上缺乏力学理论支撑，对不同力学特性产生的滑坡位移预测分析上没有针对性。文章针对力学特性为重力蠕变型滑坡位移的预测，提出一种基于遗传优化算法的滑坡蠕滑位移非线性预测模型。以鲁家坡滑坡东侧J05监测点的累计水平位移为例，划定测试区域与预测区域进行模型预测分析，并将新模型预测结果与Gaussian拟合预测模型、 BP神经网络预测模型预测结果进行对比分析。结果表明，相较于传统预测模型，新模型的预测效果有所提升，有一定的工程价值与实践价值。
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