發(fā)布時間：2018-07-07 18:50

  本文選題：滑坡 + 變形預(yù)測　； 參考：《長江科學(xué)院院報》2017年07期

【摘要】：為提高滑坡變形的預(yù)測精度,首先采用卡爾曼濾波對滑坡的變形數(shù)據(jù)進行去噪處理,分離出趨勢項和誤差項,再利用多種單項預(yù)測模型對趨勢項進行預(yù)測,最后利用綜合圖形法確定組合權(quán)值,實現(xiàn)趨勢項的組合預(yù)測;其次,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對誤差項進行預(yù)測,進而得到滑坡變形的預(yù)測值。結(jié)果表明:半?yún)?shù)卡爾曼濾波的效果最優(yōu),并通過組合預(yù)測有效地提高了預(yù)測精度,達到了對滑坡變形高精度及高穩(wěn)定性預(yù)測的目的,驗證了該預(yù)測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.
【作者單位】： 陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：P642.22

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本文編號：2105915