基于GAIN-SVM数据驱动框架的滑坡坝稳定性预测：缺失数据填补与最优阈值判别的集成方法

本文创新性地提出整合生成对抗填补网络(GAIN)与支持向量机(SVM)的滑坡坝稳定性预测框架，通过系统评估五种缺失数据填补方法（GAIN/missForest/MICE/KNN/MMF）和四种机器学习模型（SVM/RF/XGBoost/LR），在518例全球滑坡坝数据（缺失率25%）中实现AUC 0.823的预测精度。研究突破传统固定阈值局限，采用Youden指数优化分类阈值使准确率提升3.1-9.3%，为数据缺失条件下的地质灾害应急决策提供可靠工具。

　　

缺失数据填补方法对比研究
针对滑坡坝数据库普遍存在的25%缺失率问题，研究系统评估了五种填补技术的性能：生成对抗填补网络(GAIN)在连续变量填补中取得最低RMSE(0.205)，而多重插补链式方程(MICE)在分类变量填补准确率(70.2%)方面表现最优。密度分布曲线显示，除均值众数填补(MMF)外，GAIN/missForest等方法能较好保持原始数据分布特征。值得注意的是，k近邻(KNN)方法在几何参数填补中呈现显著误差累积现象，这与其局部相似性假设在非均匀地质数据中的局限性有关。

机器学习模型优化策略
通过网格搜索和5折交叉验证，研究发现支持向量机(SVM)与GAIN填补的组合展现最优预测性能(AUC=0.823)，较传统逻辑回归(LR)提升15.2%。变量重要性分析揭示流域面积(A)和坝体体积(V)对稳定性影响最大(RC=0.28/0.22)。随机森林(RF)模型表现出最佳鲁棒性(标准差±0.012)，这归因于其集成学习机制对数据噪声的过滤作用。研究特别指出，当缺失率超过40%时，所有模型精度出现断崖式下降，建议在此情况下结合卫星遥感等物理测量方法补充数据。

阈值优化创新应用
突破传统0.5固定阈值的局限，基于Youden指数确定的动态阈值(训练集0.588/测试集0.566)使分类准确率提升3.09-9.32%。ROC曲线分析显示，该方法特别改善了概率值在0.5附近的"模糊案例"判别，使不稳定坝体(UT)识别准确率达91.21%。与快速评估方法(DBI/AHWL)的对比验证表明，填补后数据集可用案例增加2.35倍，而精度损失仅5.06%，显著拓展了传统方法的适用范围。

地质应用价值挖掘
空间分析发现，框架对地震触发滑坡坝的预测准确率(89.2%)显著高于降雨诱发型(74.6%)，这与地震坝体材料均质性增强填补可靠性有关。研究提出的缺失模式比率指数(RI)揭示：稳定坝(ST)更易缺失材料组成(M)和体积(V)数据，而不稳定坝(UT)常见高度(H)和长度(L)数据缺失，这种缺失非随机性(MNAR)特征为后续数据库建设提供了优化方向。

技术框架实施路径
该框架包含四大关键模块：(1)数据预处理阶段采用对数转换和箱线图剔除异常值；(2)GAIN填补模块采用3层神经网络结构(256节点/层)，通过生成器-判别器对抗训练50,000轮次；(3)SVM建模使用RBF核函数，参数优化范围C=[0.1,100]、γ=[0.001,1]；(4)阈值优化模块通过ROC曲线下面积(AUC)最大化确定最佳分类点。整套系统在NVIDIA RTX 3090 GPU上运行耗时约4.5小时，已具备工程应用条件。

行业实践启示
研究建议将本框架集成至地质灾害早期预警系统，其优势在于：①可处理40%缺失率以下的应急场景数据；②动态阈值适应不同地理环境；③GAIN的对抗训练机制能学习复杂地质参数关联。对于超高缺失率案例，推荐结合沉积物输运方程进行物理约束填补，或采用Sentinel-1/2卫星数据反演坝体尺寸，形成多源数据融合解决方案。