基于小波分析和灰色BP神经网络的滑坡位移预测

论文摘要

滑坡位移时间序列预测对滑坡灾害预警和防治具有重要意义。滑坡位移时间序列具有高度的非线性特征,含有大量噪音且采用常规非线性模型难以准确预测。对此,提出基于小波分析（WA）—灰色BP神经网络的滑坡位移预测模型。该模型先采用小波分析法将滑坡位移时间序列分解为不同频率分量的滑坡子位移,然后采用灰色BP神经网络对各滑坡子位移进行预测,在此基础上将预测得到的各子位移值相加,最终得到预测出的滑坡位移值。以GPS监测获得的郑家大沟滑坡#1监测点的位移时间序列为例,采用WA-灰色BP神经网络模型对其位移进行预测,并与WA-BP神经网络模型及未进行小波分析的单独灰色BP神经网络模型进行对比分析。结果表明,WA-灰色BP神经网络模型准确预测出郑家大沟滑坡#1监测点的位移值,且具有比WA-BP神经网络模型和单独灰色BP神经网络模型更高的预测精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 岳强,袁洁,胡涛

关键词: 滑坡位移,时间序列预测,小波分析,灰色神经网络

来源: 水电能源科学 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 地质学,工业通用技术及设备

单位: 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司,湖南化工职业技术学院,中国地质大学(武汉)地质调查研究院

基金: 国家自然科学基金项目(41572292)

分类号: P642.22

页码: 88-91

总页数: 4

文件大小: 700K

下载量: 265

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