TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Technology10.61369/TACS.2026060032Article基于多源数据融合的 CNN-LSTM 滑坡位移预测模型https://artdesignp.com/journal/TACS/3/6/10.61369/TACS.2026060032王枰畯,郭洋洋,郝琦,高煜桂,邱屹2026362026-03-28针对目前滑坡位移预测模型存在数据单一、鲁棒性不高不足的问题，提出一种基于多源数据和 CNN-LSTM 滑坡位移预测方法。首先以华北地区某铁路沿线滑坡作为研究区，并获取2018—2023年1月 Sentinel-1 InSAR( 月度 )、GNSS 位移 (1h)、降雨 (1h) 和孔压 (1h) 数据进行监测，采用线性插值的方式将其统一到1h 时间步上，进一步进行 Z-score 标准化对齐得到具有全部特征的协同输入序列。其次建立 CNN-LSTM 时空耦合模型：利用 1D-CNN 层从多源监测数据中学习空间信息，用 LSTM 学习滑坡演化的时序相关性，上述两部分特征在输出层融合来预测下一时刻的位移，并且利用 Huber 损失 (δ = 1.0) 来代替 MSE 进行训练，从而增加对于离群点或者突变值的鲁棒性。使用其中70% 的数据作为训练集，即大约7000个样本；将剩下的30% 用作测试集，即大约3000个样本，分别比较 SVR和单独 LSTM 的结果。最终发现本文方法得到的 MAE 只有 1.87 mm，RMSE = 2.34 mm，R² = 0.968，均高于 SVR 和 LSTM 模型 ( 差异达显著性水平，p < 0.05)。本文方法结构简单、易实现，可用于滑坡预警可靠的预测模型。滑坡预测, CNN-LSTM, 多源数据融合, Huber 损失, 时间序列

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