5. 讨论
Lock-unlock 滑坡位移的起源是多场相互作用的结果，尤其是水和力的相互作用。基于多场耦合计算和多来源实际监测数据的混合优化分析技术是滑坡预警和预测的前沿技术。但是，研究中仍有一些考虑因素。
(1)
滑坡位移数据和因子中存在高频脉冲噪声序列，降低了位移预测的有效性。开发具有注意力机制的 ML 算法可以实现滑坡位移数据的自我诊断和噪声识别，从而调整模型对不同部分的关注点，以提高预测准确性（Ge et al.， 2024b）。该方法结合端到端学习，可以动态调整数据结构，将更多注意力放在稳定可靠的数据部分，减少噪声对预测结果的干扰，增强准确性和稳定性。然而，在目前的滑坡预测中，注意力机制主要采用局部注意力，在处理长时间序列数据时往往会丢失信息。因此，采用结合自适应位置注意力和全局注意力的混合注意力转换器进行联合学习可以优化预测性能。
(2)
数据缺失和不足是机器学习中的主要问题。虽然数值模拟可用于处理大数据集中的缺失数据，但它会产生高成本。利用奇异频谱分析 （SSA） 生成数据，利用数据的频域特性进行推理和插值，从而生成缺失的数据段。另一种选择是使用生成对抗网络 （GAN），它由生成器和判别器组成。GAN 自主改进学习并生成类似于真实数据的新数据，从而加快了逐步学习和预测过程（Ge et al.， 2024a）。SSA 插值适用于处理具有清晰结构和趋势的数据，而 GAN 更适合生成高度逼真、多样化的数据样本。这两种方法之间的选择取决于数据特征、要求和可用资源。
(3)
超参数的迭代优化解决了支持向量机中的静态问题和边界停滞问题，最有效地节省了计算成本和复杂的超参数调整。支持向量机在小样本和大跨度数据结构中表现出色，效率极高。但是，对于长期序列，考虑它们是否合适至关重要。专门用于处理序列数据的模型，如递归神经网络 （RNN） 或长短期记忆网络 （LSTM），可能更有效地捕获序列内的长期依赖关系（Song et al.， 2024）。然而，RNN 和 LSTM 在训练过程中可能会遇到梯度爆炸问题，这使得它们难以捕获有意义的信息。另一方面，SVR 表现出很强的稳健性和弹性，在运行期间内存使用最少。但是，它需要对 param 进行微调，并且不适合长时间序列。为了解决参数调优问题，可以采用优化算法来自动搜索最优参数。
6. 总结
该研究以九仙坪滑坡为研究对象，通过流固耦合模拟研究锁-解锁滑坡的变形特征。此外，它还从三个监测点选择仿真和实际位移数据，以使用混合优化 ML 模型进行位移预测研究。该研究得出以下结论：
(1)
通过使用 TRIM-GeoStudio 进行逆向分析，发现在渗流过程中，渗透滑移带渗透线的上升导致孔隙水压力增加，导致土滑移带不稳定。这些差异导致不同阶段总应力的变化，表现为具有不同速度和特性的物理运动过程。最终，这导致了阶梯状位移变形，称为“解锁效果”。
(2)
通过将模拟位移与从 TRIM-GeoStudio 提取的实际位移数据进行比较，观察到 YY208 更接近实际情况，这可能是由于它与远岸位置的关联。“浮力效应”对 YY210 的影响更为明显，突然变化后变形速度减慢。从本质上讲，“浮力效应”减缓了受重力等内在因素影响的滑动变形。
(3)
使用 TRIM-GeoStudio 分解仿真位移后，发现在 3 个监测点（趋势拟合、周期预测和累积位移预测）的 6 种情景中，YY208 的仿真位移效果最好。降噪因子更适合预测仿真位移的周期，而实际周期位移更复杂，导致降噪后 MSE 和 MAE 增加。
(4)
通过TRIM-GeoStudio仿真延伸位移与预测位移的分析比较，发现影响因素和位移因素之间存在噪声。通过奇异谱分析进行降噪可以提高滑坡累积位移预测的准确性，提高相关系数R。总体而言，实际位移预测在MSE、MAE和R方面的表现优于模拟位移预测。
