如今人工智能作为人们关注的热点被广泛研究,在交通领域也有一定应用。生成式深度学习作为一种有创造性的学习方法,对地质灾害实体的模拟研究存在一定意义,文章将对三维空间中地质灾害粒子在自然流动阶段的情况进行讨论和研究。通过对已有研究的总结,由粒子仿真思路,提出一种将地理信息系统（Geographic Information System,GIS）和生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）结合,对蕴含地理信息的粒子运动数据进行处理的模型。文章首先提出了一种获取少量泥石流流径点集的方法,确定研究对象为泥石流的自然流动过程,通过对泥石流运动特征研究,获取了泥石流粒子主要运动规律。利用水文分析中的流量与流向分析得出泥石流发生区域的汇点,后根据周围地势环境以及高程值排序确定泥石流流径点。随后,文章介绍了一种适用于粒子运动研究的深度学习特征工程,将流径点与确定的泥石流起始点进行差值运算获取偏移值,以此偏移值作为后文神经网络的训练数据集。进一步利用Arc GIS Pro软件中的模型构建器实现了各工作流的集成,形成了可重复使用的分析工具包。之后通过引入GAN实现了对泥石流流径点集分布函数的学习,挖掘出粒子的运动规律,从而获取更多样本数据,满足模拟对样本量的需求,对泥石流在流动过程中有可能到达的三维空间位置以大量点实体的方式表示,将此点实体简称为“分布规律点”。随后,根据搭建好的GAN模型结构,以不同优化器的组合设计对比实验,并根据其损失函数以及在GIS环境中的泥石流分布规律点还原效果进行综合评判。后通过分析GAN生成的泥石流分布规律点在GIS环境中的还原效果,发现生成数据集根据真实泥深进行高程值筛选后,其数据集更符合原始泥石流流径的走向趋势。最后利用最终误差偏移指标,对前述生成的泥石流分布规律点与真实泥石流流通区在采样点处的宽度进行比对,得到相应的最终误差偏移值。并与其他泥石流模拟的最终误差偏移值进行比对,发现其FDE值比其他模拟结果值小8.72m,因此本文所述的模拟方式具有可取性。