《表3 忠县某滑坡监测点位移分类》

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《海量监测数据下分布式BP神经网络区域滑坡空间预测方法》

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滑坡的变形主要经历缓慢变形阶段、等速变形阶段和加速变形阶段[13]。对于研究区内6个滑坡监测数据的清洗，采用前后月位移平均值代替监测数据中的空缺值，采用基于距离离群点的K-Means聚类检测方法剔除离群数据，并用前后两月的平均值替代。利用K-Means聚类方法[14]对每个监测点月位移进行聚类，由于有的监测点处于变形初期，变形量很小，将滑坡变形阶段划分为4类:初始变形阶段、缓慢变形阶段、等速变形阶段、加速变形阶段。表3列举了该研究区忠县某滑坡前缘监测点聚类后分类类别，根据监测点所处的变形阶段，用0.25、0.50、0.75、1.00定义危险程度的量化值。