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1.
滑坡在我国是一种极为频发的地质灾害,且其积累位移监测曲线有着复杂的非线性特性,对此各研究者建立过许多预测模型,然而这些模型的预测精度不尽如人意。基于Elman神经网络可以任意精度逼近任意非线性函数的特征,并以sigmoid为方程的核函数,在选择隐含层数时用了试用法,通过"3δ"法及归一化工程实例滑坡累积位移数据,建立了Elman神经网络动态预测模型。基于该模型对多个监测点数据进行动态预测,结果表明该模型的预测结果与实测数据的吻合度较高,且平均误差为1.78%,预测精度较高,验证了Elman神经网络能够在预测滑坡灾害中发挥一定作用。 相似文献
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详细介绍了Elman神经网络的基本结构和数学模型,同时以地下水动态预测为例,给出用Elman神经网络建立地下水动态预测模型的方法。模型检验结果表明,该模型拟合和预测精度均较高,可应用于地下水动态系统的建模,借此说明Elman网络在地下水动态预报中的可行性,并为Elman网络技术在水文水资源领域的动态模拟应用提供借鉴。 相似文献
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以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法（PSO）对变分模态分解（VMD）进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络（NARX）进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元（GRU）进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的（PSO-VMD）-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机（SVM）和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。 相似文献
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滑坡位移预测是预报滑坡灾害的重要依据,以往的滑坡位移预测模型多数为时间序列预测模型、BP神经网络预测模型、Gaussian拟合预测模型以及其他一些非线性预测模型。这些滑坡位移预测模型在建立上缺乏力学理论支撑,对不同力学特性产生的滑坡位移预测分析上没有针对性。文章针对力学特性为重力蠕变型滑坡位移的预测,提出一种基于遗传优化算法的滑坡蠕滑位移非线性预测模型。以鲁家坡滑坡东侧J05监测点的累计水平位移为例,划定测试区域与预测区域进行模型预测分析,并将新模型预测结果与Gaussian拟合预测模型、 BP神经网络预测模型预测结果进行对比分析。结果表明,相较于传统预测模型,新模型的预测效果有所提升,有一定的工程价值与实践价值。 相似文献
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为了提高滑坡的预测精度,通过对灰色GM（1,1）模型与BP神经网络模型各自优缺点及互补性的分析,建立了GM—BP串联组合预测模型。模型首先采用等维动态GM（1,1）模型进行初步预测,然后利用BP神经网络对初步预测的结果进行训练及仿真,通过数据的归一化处理,参数的判定选取,获得组合模型预测值。以茅坪滑坡为例,对位移进行了预测。通过数据的对比分析,发现GM—BP串联组合预测模型在短期预测精度上高于单一模型。 相似文献
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建立于煤矿开采基础之上的矿山开采沉陷理论和预测方法并不适用于象金川这样厚大、陡倾的金属矿床开采的岩移问题,因此,本文探讨利用神经网络来对地表岩移进行预测。根据Elman神经网络能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了利用Elman神经网络建立地表岩移时序预报模型的方法。利用金川二矿区GPS监测所得到的时间序列数据,通过对Elman神经网络模型预测值与GPS实测值之间的比较,结果表明模型预测显示了良好的准确性,特别是在时间步长较短情况下,应用于实际预测一定程度上可以弥补金属矿山岩移预测方法不足的缺憾。 相似文献
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大坝安全诊断的混沌优化神经网络模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高大坝变形的预测精度,采用小波变换和分形理论对大坝位移观测数据的非线性动力学特性进行了分析,揭示了其具有低维混沌动力特性,这为大坝变形预测模型的建立提供了理论依据和先验知识。基于低维混沌动力特性,设计了能捕获大坝位移观测数据全局动力特性,兼具神经网络模型结构优化和动力机制时新的混沌优化神经网络大坝变形预测模型。在工程实例中,由多个度量指标组成量化评价体系,对模型预测性能进行综合评价,结果表明,所建模型比传统BP神经网络和ARMA模型具有更高的预测精度。 相似文献
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加权函数组合预测边坡变形模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。 相似文献
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滑坡位移预测是实现滑坡灾害预报的有效手段,文章利用回声状态网络建立动态预测模型来预测滑坡位移。与传统预测方法相比,动态模型能更好地反映出滑坡演化的动态系统本质;动态模型的建立不需要计算互信息来实现变量选择,也使得预测过程得到简化。考虑到确定性预测的局限性,文章进一步将概率预测的思想引入滑坡位移预测的研究中,提出一种动态预测模型的概率预测方法。所提动态预测模型的预测精度,在白水河和石榴树包两个滑坡位移预测的具体案例中得到了检验;而通过概率预测得到具有明确置信度水平的预测区间,从而也对滑坡状态发展变化趋势给出了更全面的描述。 相似文献
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边坡位移是滑坡演化的宏观体现,分析并预测滑坡位移发展态势对于防灾减灾具有重要意义。由于滑坡位移曲线具有明显的非线性特征,单一模型往往难以刻画其非线性与复杂性。为发展一种普遍适用于滑坡位移的预测方法,提出了一种联合多种数据驱动模型的新方法。该方法根据时间序列分析理论,将滑坡位移序列分解为趋势项和周期项,趋势项采用并联型灰色神经网络处理,周期项则采用人工蜂群算法（ABC）优化后的极限学习机模型（ELM）处理,从而充分应用各种模型的优点。以三峡库区白水河和八字门滑坡为例,对位移数据进行分析处理后,灰色神经网络模型预测其趋势性位移,改进后的极限学习机模型对周期性位移进行训练及预测。结果表明:在预测精度上,优化后的极限学习机模型准确度高于极限学习机模型及小波神经网络等方法,提出的灰色神经网络与ABC-ELM的组合模型可作为实际工程的一个参考。 相似文献
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由于常规GM(1,1)模型用于预测时,精度较高的仅仅是最近的几个数据,越往未来发展,该模型的预测精度就越弱。针对常规GM(1,1)模型存在的不足,文章建立了灰色新陈代谢GM(1,1)滑坡预测模型,并利用该模型对向加坡滑坡和链子崖危岩体GA监测点位移变形进行了预测。结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的利用价值。 相似文献
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传统GM(1,1)模型用于预测时,该模型在初始的少量数据中,才能充分利用有限的数据反映系统的发展变化,越往后监测,该模型的预测精度就越弱。而在实际应用中,必须不断考虑那些随时间相继进入系统的扰动或驱动因素,随时将每一个新得到的数据置入系统中,建立新信息GM(1,1)模型进行动态预测。因此,针对传统GM(1,1)模型存在的不足,文章建立了灰色新陈代谢GM(1,1)滑坡预测模型,并利用该模型对巴达高速公路滑坡位移变形进行了预测。结果表明,灰色新陈代谢GM(1,1)模型精度较高,预测误差较小,有很好的工程应用价值。 相似文献
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混沌序列WA-ELM耦合模型在滑坡位移预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《岩土力学》2015,(9):2674-2680
针对滑坡位移序列的混沌特性和传统时间序列预测模型的不足,提出了一种基于混沌时间序列的小波分解-极限学习机(WA-ELM)滑坡位移预测模型。该模型以滑坡位移序列混沌特性分析为基础,应用小波分析将位移序列分解为具有不同频率特征的分量,对各特征分量分别进行相空间重构并应用极限学习机进行预测,最后将各特征分量预测值叠加,得到原始位移序列的预测值。以三峡库区八字门滑坡为例,并与小波分析-支持向量机(WA-SVM)以及单独ELM模型进行对比研究。结果表明,基于混沌时间序列的WA-ELM模型预测精度较高且具有较好的通用性与稳定性,是一种有效的滑坡位移预测方法。 相似文献
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滑坡累积位移监测曲线往往呈现出复杂的非线性增长特性,对此建立了不少相关的预测模型,而以往的预测模型存在着许多不足。本文基于小波函数（Wavelet Analysis,WA）,ELM与OS-ELM,提出一种名为WA联合ELM、OS-ELM的预测方法。首先,该方法基于小波函数,将滑坡累积位移分解成受内部地质条件影响的趋势项和受外部影响因子影响的周期项;然后,基于ELM与OS-ELM分别对趋势项和周期项进行预测;最后将趋势项和周期项的预测值叠加得到累积位移的预测值。结果表明,小波函数得到的趋势项展现出良好的趋势性,而周期项也展现出良好的周期性;以Sigmoid方程为核函数,隐含层神经元个数为33的ELM模型能准确高效对趋势项进行预测,而以RBF方程为核函数,隐含层神经元个数为100的OS-ELM模型能准确高效对周期项进行预测;累积位移预测数据的RMSE分别为0.1423和0.1315,预测结果相对较好,能够在滑坡位移预测领域发挥一定的作用。 相似文献
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《地质科技情报》2019,(6)
对三峡库区中具有"阶跃型"位移曲线的滑坡进行位移预测的难度较高,为此,提出了基于自适应噪声完整集合经验模态分解法的粒子群优化-极限学习机模型,并将该模型用于万州区塘角1号滑坡的位移预测。首先利用CEEMDAN法提取滑坡趋势项位移和波动项位移的不同IMF组分,并使用Elman神经网络对趋势项位移进行预测;其次结合历史监测资料,通过滑坡位移对降雨、库水位等诱发因素的响应分析,确定了7种不同的波动项位移影响因素,并使用CEEMDAN法分解得到上述因素的各IMF分量;然后通过模糊熵分析,将波动项位移和诱发因素的IMF分量一一对应,构建PSO-ELM模型进行波动项位移的预测;最后将趋势项位移预测值和波动项位移预测值叠加得到累积位移的预测值。结果表明:和ELM模型、PSO-ELM模型相比,基于CEEMDNAN的PSO-ELM模型的预测精度更高,其均方根误差(RMSE)和拟合优度(R~2)可达到0.54 mm和0.99,为滑坡位移预测提供了一种新手段。 相似文献
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滑坡位移预测模型是滑坡预警系统建立的核心,而模型可靠性与精确性关键在于主控因子的选取与基础理论模型的构建。学者们通过大量滑坡实例研究,已取得了诸多成果,但是由于滑坡位移变化具有强烈的个性特征及趋势发展的不确定性问题,在多因子联合作用下的位移预测模型尚有不足之处。本文以西南地区普遍存在的平推式滑坡——垮梁子滑坡为研究对象,结合前人已有的研究成果,综合考虑坡体内外各项影响因子,利用灰色关联度与相关性分析对坡体变形主控因子进行优化筛选。以此为基础,提出一种基于GM（1,1）灰色模型与改进型自适应遗传算法（IAGA）进行优化的小波神经网络（WNN）联合预测模型构建方案。通过对垮梁子滑坡历时5年的监测数据挖掘分析,得知滑坡变形受累计降雨、渗压、地下水位及土体含水率影响显著,预测结果与实际监测比较吻合。相较于传统BP神经网络模型、小波神经网络模型和未优化遗传算法-小波神经网络联合模型,该联合模型具有更好的稳定性与精度优势,在滑坡预警预报研究中具有良好的应用前景。 相似文献
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阶跃型位移特征滑坡时间预测预报研究 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡时间预测预报目前主要以滑坡最终破坏的时间为目标函数,但对于变形特征为阶跃型的滑坡却难以准确地预测其破坏时间。为此,提出以位移作为此类滑坡时间预报的目标函数。将滑坡位移分解为蠕变位移和波动位移,采用二次移动平均法分别提取,然后采用多项式拟合和灰色GM(1,1)模型分别对蠕变位移和波动位移进行预测,最后将两部分预测位移相加得到滑坡预测的总位移。以典型阶跃型位移特征滑坡——三峡库区八字门滑坡为例,运用其位移监测数据进行验证,并对多模型预测结果进行对比分析,结果表明,该位移预测模型预测精度良好,能较好地预测阶跃型位移特征滑坡位移。 相似文献