（通讯员 胡忠贵 温韬）据科睿唯安ESI（Essential Science Indicators）最新数据，我院地质系工程地质课题组王艳昆和温韬老师合作论文“A comparative study of different machine learning methods for reservoir landslide displacement prediction”（2022，298，106544）以长江大学为第一单位在工程地质领域顶级期刊《Engineering Geology》（影响因子：6.902，中科院大类一区、TOP期刊）上发表，于2022年9月被ESI数据库遴选为高被引论文和热点论文，王艳昆老师为第一作者。

滑坡地质灾害在我国三峡库区发育广泛，严重威胁库区人民生命财产及长江航道安全。滑坡监测预警是目前三峡库区重大滑坡防治的主要手段之一，准确可靠的滑坡位移预测模型是滑坡早期预警的关键环节，具有重要的研究意义和工程应用价值。针对目前流行的、基于人工智能的滑坡位移预测研究成果存在方法对比不充分、稳定性验证不足、案例应用偏少等问题，论文运用三峡库区三个典型库岸滑坡的多源监测数据，在统一数据格式和统一输入变量筛选机制的基础上，从最优精度、平均精度和算法稳定性多方面详细对比分析了目前最为流行的五种人工智能算法在这三个滑坡案例上的预测表现，最终发现基于粒子群算法优化的核极限学习机（PSO-KELM）和最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）模型在位移预测精度和稳定性方面的表现较优，研究成果可为三峡库区库岸滑坡预测预警工作提供指导。

王艳昆老师长期从事于滑坡稳定性评价与预测预报研究工作，已发表论文30多篇，其中以第一或通讯作者在《Engineering Geology》、《Landslides》、《Applied Soft Computing》等知名SCI期刊发表论文11篇，作为主要研究人员参与多项国家重大项目、国家重大科研仪器研制项目、国家重点研发计划等项目，担任《Engineering Geology》、《Landslides》、《地球科学》等多个国内外重要期刊审稿人。

ESI高被引论文是指近10年内发表且被引次数排在相应学科领域全球前1%以内的论文；ESI热点论文是指近2年内发表且在近2个月内被引次数排在相应学科领域全球前1‰以内的论文。能够同时入选这两项指标的论文，表明该论文具有较高的学术影响力及价值。近年来，在学院各级领导的关怀支持下，地质系工程地质课题组围绕“工程岩土体稳定性评价和监测预警”方向，在本科生教学、实验室建设、野外实习、学术科研等方面做了大量卓有成效的工作，取得了丰富的成果，该篇论文即是我院工程地质学科方向建设与科研工作取得国际影响的重要标志性成果之一。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0013795222000291