基于多因子及泰勒级数的滑坡变形预测模型研究

发布时间：2019-05-15 11:45

【摘要】：将滑坡的变形看作时间、月降雨量、气温的函数,使用泰勒级数建立它们的函数关系,并将泰勒级数展开至二次项,建立卡尔曼滤波模型,用于滑坡变形的预测预报。实例计算表明,卡尔曼滤波模型的拟合效果和预测效果良好,可用于土质滑坡变形的短期预测预报。
[Abstract]:The deformation of landslide is regarded as a function of time, monthly rainfall and temperature. Taylor series is used to establish their functional relationship, and Taylor series is expanded to quadratic term, and Kalman filter model is established to predict the deformation of landslide. The example calculation shows that the Kalman filter model has good fitting effect and prediction effect, and can be used for short-term prediction and prediction of soil landslide deformation.
【作者单位】： 三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室;三峡大学计算机与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(41172298) 国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(LEDM2013B03)~~
【分类号】：P642.22

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