综合图形权值法在滑坡变形预测中的应用研究

发布时间：2018-07-07 18:50

  本文选题：滑坡 + 变形预测　； 参考：《长江科学院院报》2017年07期

【摘要】：为提高滑坡变形的预测精度,首先采用卡尔曼滤波对滑坡的变形数据进行去噪处理,分离出趋势项和误差项,再利用多种单项预测模型对趋势项进行预测,最后利用综合图形法确定组合权值,实现趋势项的组合预测;其次,利用神经网络模型对误差项进行预测,进而得到滑坡变形的预测值。结果表明:半参数卡尔曼滤波的效果最优,并通过组合预测有效地提高了预测精度,达到了对滑坡变形高精度及高稳定性预测的目的,验证了该预测模型的可行性和有效性。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of landslide deformation, firstly, Kalman filter is used to Denoise the deformation data of landslide, and the trend term and error term are separated, and then the trend term is predicted by using a variety of single prediction models. Finally, the combined weight value is determined by the comprehensive graph method to realize the combined prediction of the trend term. Secondly, the neural network model is used to predict the error term, and the prediction value of landslide deformation is obtained. The results show that the effect of semi-parametric Kalman filter is optimal, and the prediction accuracy is improved effectively by combined prediction, and the high accuracy and high stability prediction of landslide deformation is achieved, and the feasibility and validity of the prediction model are verified.
【作者单位】： 陕西铁路工程职业技术学院;
【分类号】：P642.22

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