【摘要】：針對(duì)滑坡位移預(yù)測(cè)時(shí)變性和復(fù)雜性的特點(diǎn),將具有動(dòng)態(tài)反饋特性的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ENN)引入到分析研究中,充分發(fā)揮ENN對(duì)非線性情況的適應(yīng)性。同時(shí)將之與廣義預(yù)測(cè)控制算法相結(jié)合,以ENN作為廣義預(yù)測(cè)控制算法的預(yù)測(cè)模塊,結(jié)合滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正,提出了基于ENN廣義預(yù)測(cè)控制算法的滑坡位移多步預(yù)測(cè)模型。將該方法應(yīng)用于重慶市巫山縣龍井鄉(xiāng)白泉村大水田滑坡的位移預(yù)測(cè),證實(shí)多步預(yù)測(cè)能夠?qū)ξ灰谱兓厔?shì)進(jìn)行良好的擬合,同時(shí)高精度地實(shí)現(xiàn)了鄰近時(shí)步的預(yù)測(cè);通過與ENN多步預(yù)測(cè)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了模型的有效性。
[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.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)機(jī)械與電子信息學(xué)院;中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41302278)
【分類號(hào)】：P642.22

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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7 韓愷;化工過程中的若干預(yù)測(cè)控制算法與應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：2118673