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针对滑坡位移预测时变性和复杂性的特点,将具有动态反馈特性的Elman神经网络(ENN)引入到分析研究中,充分发挥ENN对非线性情况的适应性。同时将之与广义预测控制算法相结合,以ENN作为广义预测控制算法的预测模块,结合滚动优化和反馈校正,提出了基于ENN广义预测控制算法的滑坡位移多步预测模型。将该方法应用于重庆市巫山县龙井乡白泉村大水田滑坡的位移预测,证实多步预测能够对位移变化趋势进行良好的拟合,同时高精度地实现了邻近时步的预测;通过与ENN多步预测进行对比,验证了模型的有效性。   相似文献   
2.
滑坡监测点多信息相似性度量方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘勇  胡宝丹  陈喆 《岩土力学》2019,40(10):4001-4010
滑坡监测点在一段时间内对外界影响因素的响应可以看作滑坡在当前时刻的状态。滑坡监测点在相似的状态下受到相似的外界激励时会表现出相似的响应。据此,可以对相似的状态进行类比,从而将相似状态运用于滑坡的稳定性分析、数据修正和预测预报等。提出一种基于多信息的状态单元矩阵的相似性度量方法,运用该方法同时对滑坡的外界影响因素和运动状态进行相似性匹配,既保证了外界影响因素的相似性,也保证了滑坡当前运动状态的相似性。为验证该方法的有效性,运用三峡库区4个滑坡34个监测点的1 770个状态作为状态单元集,对白水河滑坡2015年1月至2016年6月的位移数据进行预测。预测结果显示,该方法优于现有的BP神经网络、支持向量回归等经典预测方法。  相似文献   
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