基于ENN广义预测控制算法的滑坡位移多步预测

发布时间：2018-07-13 07:45

【摘要】：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。
[Abstract]:In view of the characteristics of time-varying and complexity of landslide displacement prediction, Elman neural network (ENN) with dynamic feedback characteristics is introduced into the analysis and research to give full play to the adaptability of ENN to nonlinear conditions. At the same time, combined with the generalized predictive control algorithm and ENN as the prediction module of the generalized predictive control algorithm, combined with rolling optimization and feedback correction, a multi-step prediction model of landslide displacement based on ENN generalized predictive control algorithm is proposed. The method is applied to the displacement prediction of the large paddy field landslide in Baiquan Village, Longjing Township, Wushan County, Chongqing. It is proved that the multi-step prediction can fit the displacement trend well, and at the same time, the prediction of the adjacent time step is realized with high precision. The validity of the model is verified by comparison with ENN multistep prediction.
【作者单位】：中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院;中国地质大学(武汉)工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41302278)
【分类号】：P642.22

【参考文献】

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