一种灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法

本发明涉及滑坡监测，具体涉及一种灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法。

背景技术：

1、堆积层滑坡受降雨、洪水、库水位等影响导致水分的渗透和影响土体的稳定性降低，往往伴随着土石流、泥石流等次生灾害，可能造成严重的人员伤亡和财产损失。及时、有效的预警方法可以提前通知受影响的人员，采取必要的避险措施，最大程度减少人员伤亡和财产损失。

2、由于降雨、库水位等影响因子对滑坡位移之间存在相关性，仅对滑坡形变分析难以应对滑坡灾害的一系列问题。在现有多变量滑坡阈值模型中，降雨阈值模型与库水位阈值模型是堆积层滑坡最广泛使用的早期预警模型，但基于滑坡形变物理机制建立一个联合阈值评判标准还是比较困难。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，建立滑坡与影响因子联合风险阈值关系，进而通过阈值预警达到灾害防护的目的。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，包括下列步骤：

3、步骤1：采用肯德尔相关系数法与斯皮尔曼相关系数法分别分析滑坡位移变化量与影响因子的相关性，判断滑坡位移与影响因子之间的滞后关系；

4、步骤2：通过核密度估计法对滑坡位移数据与影响因子数据进行边缘分布估计；

5、步骤3：利用混合copula函数对滑坡位移与影响因子之间进行联合，求解得到滑坡位移与影响因子之间的联合分布函数模型；

6、步骤4：将灰狼优化算法对联合分布函数模型的权重系数λ1,λ2,...λn进行优化；

7、步骤5：利用赤池信息准则、贝叶斯信息准则以及欧式平方距离对联合分布函数模型进行分析；

8、步骤6：采用var风险理论计算滑坡位移与各个影响因子风险阈值。

9、可选的，所述影响因子包括降雨量和库水位变化量，影响因子对滑坡位移影响存在一定滞后性，步骤1中采用肯德尔相关系数法与斯皮尔曼相关系数法判断影响因子对滑坡位移滞后时间。

10、可选的，步骤3的执行过程，包括下列步骤：

11、步骤3.1：选择3种copula函数，并通过采用最大似然法mle计算滑坡位移数据与影响因子之间不同copula函数的相依参数θ；

12、步骤3.2：将步骤2获得的滑坡位移数据与影响因子数据的核密度估计值带入copula函数中进行联合；

13、步骤3.3：将3种copula函数合成联合分布函数模型，所述联合分布函数模型中的混合copula函数构造形式为:

14、c(u,v)＝λ1c1(u1,v1；θ1)+λ2c2(u2,v2；θ2)+λ3c3(u3,v3；θ3)

15、其中，c1、c2、c3为三种copula函数，0＜λk≤1，

16、可选的，步骤3中的3种copula函数分别为为二元gumbel copula函数、claytoncopula函数、frank copula函数。

17、可选的，步骤4的执行过程，包括下列步骤：

18、步骤4.1：初始化灰狼优化算法的灰狼种群，以及收敛因子a，用于调整灰狼移动方向与距离的系数向量a和c；

19、步骤4.2：计算灰狼个体的适应度，保存适应度最好的前三匹狼α，β和δ；

20、步骤4.3：将计算得到的权重系数λ1,λ2,...λn代入联合分布函数模型，对模型进行测试，计算目标函数，重复执行步骤4.2；

21、步骤4.4：直至满足结束条件后输出联合分布函数模型的最优权重系数。

22、可选的，在步骤5中赤池信息准则、贝叶斯信息准则以及欧式平方距离越小，联合分布函数模型中拟合的copula函数效果越好。

23、可选的，步骤6的执行过程，具体为采用var风险评估方法，从混合copula函数提取四个置信水平，分别为α＝0.95,0.90,0.85,0.80，设置四个风险阈值，建立四个风险等级，分别为蓝色、黄色、橙色、红色四个预警等级，计算出滑坡位移数据与影响因子数据之间的阈值数据。

24、本发明提供了一种灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，通过滑坡位移历史监测数据、滑坡影响因子数据为研究对象，针对影响因子对于滑坡位移影响滞后性，采用肯德尔相关系数法与斯皮尔曼相关系数法分别分析滑坡位移变化量与各影响因子的相关性，判断滑坡位移与影响因子之间的滞后关系，针对单个copula函数仅对描述随机变量的部分特征有效问题，采用混合copula技术建立多变量之间的联合分布函数和var风险理论计算滑坡位移与各影响因子风险阈值。考虑到混合copula函数权重系数调参困难问题，采用优化算法对混合copula函数权重系数进行参数优化，进一步提升混合copula函数对描述复杂相关性的随机变量的整体特征以及复杂相关性的随机变量的局部特征的能力，提高对滑坡风险阈值的准确性。

技术特征：

1.一种灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，其特征在于，包括下列步骤：

2.如权利要求1所述的灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，其特征在于，

3.如权利要求2所述的灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，其特征在于，

4.如权利要求3所述的灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，其特征在于，

5.如权利要求4所述的灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，其特征在于，

6.如权利要求5所述的灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，其特征在于，

7.如权利要求6所述的灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，其特征在于，

技术总结本发明涉及滑坡监测技术领域，具体涉及一种灰狼优化与混合copula的滑坡风险阈值估计方法，通过滑坡位移历史监测数据、滑坡影响因子数据为研究对象，针对影响因子对于滑坡位移影响滞后性，采用肯德尔相关系数法与斯皮尔曼相关系数法分别分析滑坡位移变化量与各影响因子的相关性，判断滑坡位移与影响因子之间的滞后关系，同时针对单个Copula函数仅对描述随机变量的部分特征有效问题，采用混合Copula技术建立多变量之间的联合分布函数和VaR风险理论计算滑坡位移与各影响因子风险阈值。本发明通过阈值预警达到灾害防护的目的，为堆积层滑坡预警体系的建立提供可靠依据。技术研发人员：孙希延,黄奕朝,纪元法,卢丹,贾茜子,邹玉华,孙文杰,李龙,李晶晶,张帆受保护的技术使用者：桂林电子科技大学技术研发日：技术公布日：2024/8/27