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2026/06/03 22:24 |
白*妮 |
本人拟开展滑坡形变预测与时空演化分析研究，计划以长江三峡库区秭归县白水河滑坡为典型案例，利用多年连续 GPS 位移、降雨及库水位监测资料，构建滑坡位移预测数据集，分析降雨和库水位变化对滑坡变形的影响，并开展基于深度学习的滑坡位移预测模型研究，因此申请 2016—2025 年连续监测数据。本研究仅用于硕士学位论文和学术研究，不用于商业用途，并将严格遵守数据使用规定、规范引用数据来源。
在数据检索过程中，本人发现平台中 2020—2025 年相关数据集页面暂时无法正常打开访问，导致难以提交完整数据申请。为保证研究所需时间序列的连续性，恳请审批老师协助提供或授权获取 2020—2025 年白水河滑坡变形、降雨及库水位监测资料。如部分年份数据暂未开放，也希望能获得可申请年份的连续数据，以支撑后续学术研究。
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2026/05/27 00:19 |
杜*洋 |
本人杜凯洋，系成都大学建筑与土木工程学院土木工程专业2025级硕士研究生。研究方向为基于深度学习的浅层滑坡变形特征预测。 浅层滑坡是我国西部地区常见的地质灾害类型，具有分布广、突发性强、致灾后果严重的特点。近年来，深度学习技术在时序预测领域取得显著进展，为滑坡位移预测提供了新的技术路径。然而，深度学习模型的训练与验证高度依赖于高质量、长序列的滑坡变形监测数据，而此类数据获取难度大，是制约该研究方向发展的主要瓶颈。国家冰川冻土沙漠科学数据中心作为国家首批认定的科学数据中心之一，长期致力于冰川、冻土、沙漠及寒旱区灾害数据的资源建设与共享服务，已在三峡库区、舟曲等地滑坡灾害研究中积累了丰富的数据资源，为中心开展灾害数据分析与防灾减灾研究提供了重要支撑。 本人正在开展题为《基于深度学习的浅层滑坡变形特征预测研究》的硕士学位论文工作。研究拟构建浅层滑坡位移预测模型，通过挖掘历史变形监测数据中的时序演化规律，实现对滑坡变形趋势的提前预测与预警。现向贵中心申请获取相关数据。
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2026/05/12 20:44 |
刘*晨 |
用于论文模型的泛化性验证，需要外部相似数据集的验证，会在文中引用此文章
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2026/04/27 19:35 |
李*峻 |
由于我的 ST-Conv-Transformer 模型创新点在于端到端的局部特征放大与全局趋势捕捉，亟需采用贵方提供的高质量、标准化的时空数据集进行对比实验验证。通过与现有经典算法（如 LSTM、纯 Transformer）进行消融实验对比，以严格论证本模型在处理强噪声与复杂时空依赖时的鲁棒性和优越性。
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2026/04/12 21:16 |
孙*骏 |
论文题目：基于人工智能方法的灾害智能预警系统设计 数据在研究中的作用：数据处理 论文类型：本科生毕业论文 导师姓名：李春林
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2026/04/10 23:02 |
李*君 |
论文题目：融合物理机理与时空图神经网络的边坡智能预警模型研究
数据在研究中的作用：开展基于可解释性人工智能的滑坡灾害位移预测研究，需利用 2007-2012 年及 2016-2018 年的累计位移、降雨量及库水位高精度连续时序数据，进行联合驱动模型的交叉训练与盲测验证
论文类型：硕士学位论文
导师姓名：富海鹰
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2026/04/10 03:21 |
路* |
论文题目：基于多源数据融合的高边坡滑坡监测与风险预警研究
数据在研究中的作用：将位移数据作为模型预测的目标变量，降雨量数据作为输入特征；完成论文中模型的训练与测试，验证模型预测精度。
论文类型：本科毕业论文
导师姓名：齐消寒
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2026/03/30 21:47 |
周* |
论文题目：基于深度学习的滑坡位移预测模型
数据在研究中的作用：目前用于模型训练阶段的课题学习，想要参考公开数据集进行验证，模型搭建和期刊论文题目的大体方向未定，若有论文引用时必按要求引用，谢谢!!
论文类型：期刊论文
导师姓名：王霄
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2026/03/26 23:49 |
张*伦 |
论文题目：机制引导的时序—剖面图像多模态滑坡位移预测
数据在研究中的作用：滑坡位移预测
论文类型：方法性
导师姓名：刘勇
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2026/01/12 18:08 |
谢* |
Paper title：多分支注意力融合与残差增量预测结合的可解释性滑坡位移模型
Paper abstract：为了解决滑坡位移预测中传统模型误差累积、多驱动因素静态融合适配性差及深度学习模型“黑箱”可解释性不足的问题，提升预测精度与工程应用价值。提出多分支注意力融合与多重正则化的可解释性智能预测模型：采用位移残差增量策略抑制误差传递；通过多因素注意力融合模块（MAF），利用LSTM、时序周期TCN模块(TP-TCN)、GRU并行分支提取多维度特征并生成动态权重；融合L2正则化等构建多重正则化策略，平衡模型复杂度与可解释性。基于三峡库区白水河滑坡实测数据验证。
Paper type：期刊论文
Tutor：导师-谢凯
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CSTR:11738.11.ncdc.Sanxia.2020.112
10.12072/ncdc.Sanxia.db0002.2020
