地球科学|郭子正,黄达等:考虑注意力机制的新型深度学习模型预测滑坡位移

学术   科学   2024-07-02 10:00   湖北  

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现有的基于数据驱动的滑坡位移预测模型大多是基于时间序列数据的单点建模,不能考虑整个边坡的变形相关性和滑坡变形的全局建模.为了克服这一缺点,本研究提出了一种基于时空注意(spatial-temporal attention,STA)机制的深度学习模型,该模型将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与长短时记忆(long short-term memory)神经网络相结合.通过CNN和卷积注意力模块提取滑坡位移的空间变形特征,利用时间注意机制和LSTM模型从外部因素的时间序列数据中捕获重要的历史信息.注意力机制输出的注意权重值可以揭示滑坡变形的时间-空间特征.以三峡库区泡桐湾滑坡为例,对该模型的性能进行了验证.结果表明,STA-CNN-LSTM模型预测的均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)与传统灰狼算法优化的支持向量机(GWO-SVM)模型相比分别下降了9.28%和13.88%.模型因子权重计算结果表明,在监测期内随着时间的推移,降雨对泡桐湾滑坡变形的影响逐渐增加,而库水位的影响逐渐减小.本文主要得出以下结论:
将滑坡不同空间演化状态和外部环境的时序因素相结合提出了一种考虑注意力的深度学习多点建模方法,其中CNN网络提取滑坡变形的空间特征,LSTM网络提取外部因素的时序关系.该模型(STA-CNN-LSTM)应用于三峡库区泡桐湾滑坡整个监测网的位移预测.计算结果表明,本文提出的预测方法与传统的GWO-SVM模型(单点建模方法)相比,平均预测误差RMSE降低了9.28%,MAPE降低了13.88%,因此具有更高的精度.此外,模型各链接层间的注意力权重能够解释影响滑坡变形的诱发因素的重要性.对于泡桐湾滑坡,水库水位在监测早期是主要的位移影响因素,而降雨的权重在监测期的后半段增加.时间注意模块将更多的权重分配给最近的输入因素,并且在水库水位较低和雨季的时间输入上时间注意力权重有一定的增加.

1 泡桐湾滑坡监测网
 泡桐湾滑坡在多个隐藏时间步长下,STA-CNN-LSTM模型与输入因子的可视化时间注意权重比较



文章刊登在《地球科学》第49卷第5期

郭子正, 杨玉飞, 何俊, 黄达, 2024. 考虑注意力机制的新型深度学习模型预测滑坡位移. 地球科学, 49(5): 1665-1678. doi: 10.3799/dqkx.2022.306

Guo Zizheng, Yang Yufei, He Jun, Huang Da, 2024. Landslide Displacement Prediction Based on a Deep Learning Model Considering the Attention Mechanism. Earth Science, 49(5): 1665-1678. doi: 10.3799/dqkx.2022.306

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