發(fā)布時間：2018-01-14 10:13

  本文關鍵詞：邊坡變形的LMD-ELM多尺度預測模型研究　出處：《中國安全科學學報》2015年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 邊坡變形 局域均值分解(LMD) 時間序列 極限學習機(ELM) 多尺度 預測

【摘要】：為準確預測邊坡變形,有效預防邊坡災害發(fā)生,提出構建基于局域均值分解(LMD)和極限學習機(ELM)的邊坡變形多尺度預測模型。用LMD方法,將邊坡變形時間序列分解為多尺度且相對平穩(wěn)的隨機項、周期項和趨勢項。針對各項時間序列,分別構建基于ELM的預測模型。經(jīng)累加各分項預測值,獲得模型最終預測結果。以甘肅某邊坡變形為案例,進行實證分析。結果表明:LMD-ELM模型能夠充分挖掘數(shù)據(jù)內部隱含的變形規(guī)律,有效詮釋多尺度變形與其誘發(fā)因素間復雜的響應關系,預測精度、運行速度和擬合泛化能力較其他模型有所提高。
[Abstract]:In order to accurately predict slope deformation and effectively prevent slope disaster, a multi-scale prediction model of slope deformation based on local mean decomposition (LMD) and extreme learning machine (ELM) is proposed. The LMD method is used. The time series of slope deformation is decomposed into multi-scale and relatively stable random term, period item and trend item. According to each time series, the prediction model based on ELM is constructed, and the prediction value of each item is accumulated. The final prediction results of the model are obtained. Taking a slope deformation in Gansu province as an example, the results show that the WLMD-ELM model can fully excavate the implicit deformation law inside the data. The complex response relationship between multi-scale deformation and its induced factors is effectively explained, and the prediction accuracy, running speed and fitting generalization ability are improved compared with other models.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學礦業(yè)學院;煤科集團沈陽研究院有限公司;
【基金】：國家自然科學基金資助(51004063) 遼寧省高等學校優(yōu)秀人才支持計劃(LJQ2011029)
【分類號】：TU43
【正文快照】： 0引言邊坡是受多因素影響而不斷發(fā)展演化的復雜非線性動力系統(tǒng),在不同背景條件下,邊坡變形通常表現(xiàn)出強烈的非線性特征[1]。邊坡變形監(jiān)測數(shù)據(jù)攜帶誘導邊坡失穩(wěn)及破壞因素的重要信息。因此,深度挖掘邊坡變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的時變規(guī)律,研究和應用智能預測方法準確預測邊坡發(fā)展趨勢,對

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1423134