基于深度学习的滑坡灾害预测模型研

柏宇 查(湖北省地质局第三地质大队，中国)

摘要

滑坡灾害作为一种突发性强、破坏力大的地质灾害，严重威胁着山区居民生命财产安全与基础设施运行稳定。传统滑坡预测方法在数据处理能力、时空动态识别及非线性映射等方面存在明显不足。近年来，深度学习技术在复杂模式识别与高维数据建模方面展现出显著优势，为滑坡灾害的高精度预测提供了新的技术路径。本文围绕深度学习在滑坡预测中的应用展开系统研究，探讨了模型构建逻辑、输入特征体系、数据集构建流程以及网络结构设计方法，重点分析了模型预测性能评估指标与适用性问题。研究发现，深度学习模型在多源数据融合、非线性规律提取及滑坡风险识别方面具有良好表现，可为地质灾害的预警响应体系建设提供智能化支持。

关键词

滑坡灾害；深度学习；预测模型；地质数据；非线性建模

参考

刘娟,王宇栋,李晓丽,林静.基于WOE-CatBoost耦合模型的滑坡灾害易发性评价[J].地质灾害与环境保护,2025,36(01):6-14.

王荣荣,王猛,魏中凯.基于监测信息多尺度变量提取的滑坡灾害态势评估分析[J].粉煤灰综合利用,2025,39(01):150-155.

王琳彧,邓钟,肖陈偲,石璇,林圆欣.基于福建50年滑坡灾情数据的滑坡时序特征分析[J].山西建筑,2025,51(02):93-96+103.

朱祖腾,蓝燕金,简文彬,林昀昭,吴宜龙.基于增量型贝叶斯概率统计的滑坡预测模型研究[J].水利与建筑工程学报,2024,22(06):181-188.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/smg.v7i5.31617