滑坡变形预测

作品数：50被引量：432H指数：12
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基于历史坡面位移监测数据的滑坡变形预测
《黄河科技学院学报》2024年第5期50-55,共6页陈涛 王卫中 
河南省高等学校重点科研项目(24A580002);黄河科技学院博士科研启动基金项目(02032539)。
根据最优加权组合理论,结合多个适应不同曲线特征的数学模型,建立最优加权组合模型用于滑坡变形的预测。基于实际滑坡监测数据分析,对加权组合模型及单一模型在数据拟合精度及预测精度方面进行了分析比较。拟合数据的结果表明,加权组合...
关键词：滑坡 最优加权组合模型 单一模型 变形预测 
基于多变量自优化动态神经网络的“阶跃型”滑坡变形预测被引量：1
《金属矿山》2024年第3期74-82,共9页徐志华 杨旭 孙钱程 何钰铭 张国栋 叶义成 
国家自然科学基金项目(编号:51909136)。
传统累计变形预测方法在曲线结构分解和表征模型选择上具有多样性,由此引起了工作量大、预测精度低以及预测方法适用对象较局限等问题,为此考虑降雨量、库水位、库水位变化对滑坡累计变形的影响,基于非线性自回归模型建立了多变量自优...
关键词：累计位移预测 “阶跃型”滑坡 多因素影响 多变量自优化 动态神经网络 
基于长短期记忆网络的甘肃舟曲立节北山滑坡变形预测被引量：1
《中国地质灾害与防治学报》2023年第6期30-36,共7页高子雁 李瑞冬 石鹏卿 周小龙 张娟 
甘肃省自然资源厅科技创新项目(202257);甘肃省科技重大专项(19ZD2FA002)。
立节镇北山滑坡长期处于蠕动变形状态,已多次发生滑坡、泥石流灾害。监测地表形变,以掌握灾害体地表形变规律,是实现地质灾害预警预报的可靠依据。文章引入一种机器学习模型——长短期记忆网络,通过立节北山监测点位移数据,运用该方法...
关键词：滑坡 长短期记忆网络 预测分析 立节北山 机器学习 
改进GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用被引量：2
《内蒙古煤炭经济》2022年第20期12-14,共3页蔡华 
基于灰色系统理论建立的一阶单变量GM(1,1)模型在滑坡变形预测中应用广泛,但是对高增长指数型滑坡变形时间序列的适应性较差。通过GM(1,1)模型建模原理分析表明,等权生成背景值是影响模型预测精度的主要因素之一。基于此,本文采用自动...
关键词：GM(1 1)模型 背景值重构 滑坡 变形预测 高增长指数序列 
灰色-趋势最优加权组合模型在滑坡变形预测中的应用
《土工基础》2022年第4期514-517,共4页李世贵 严韬 
湖北省自然科学基金项目(2018CFB400)。
滑坡灾害频发,机理极其复杂,而其发生时间又难以确定,有效的滑坡变形预测对预防和制定滑坡避险措施起着关键性的作用。针对当前单个变形预测模型自身存在的不足,利用三峡库区树坪滑坡2004年6月~2013年6月的累积水平变形监测资料,分别建...
关键词：滑坡 变形预测 组合预测 预测精度 最优加权 
最优非负变权组合模型在滑坡变形预测中的应用被引量：1
《测绘与空间地理信息》2022年第8期210-212,219,共4页李飞达 
针对单一滑坡变形预测模型自身存在的不足,提出了基于灰色GM(1,1)、卡尔曼滤波和GA-BP神经网络的最优非负变权组合预测模型。通过与各单一模型对比分析,说明了最优非负变权组合预测模型能够综合各单一模型的有效信息,预测精度较高,在一...
关键词：滑坡变形 单一模型 最优非负变权 精度评定 
基于灰色时滞OBGM-BP神经网络模型的滑坡变形预测被引量：1
《数学的实践与认识》2022年第5期112-122,共11页曾欣 刘军 柳福祥 刘红美 
国家自然科学基金(11771172);三峡大学高层次人才科研启动基金(8000303)。
旨在研究大气降雨因素影响下的滑坡变形预测.文章首先使用时滞灰关联分析提取滑坡位移相对降雨量的滞后期特征;然后将该时滞因子引入多变量OBGM(1,N)模型,构建带时滞因子的一种新OBGM模型,以模拟滑坡位移序列趋势特征;以BP神经网络模型...
关键词：时滞灰关联分析 多变量时滞OBGM(1 N)模型 BP神经网络 滑坡预测 
基于最大-最小贴近度的组合预测模型在船闸围堰滑坡变形预测中的应用被引量：1
《珠江水运》2021年第22期77-78,共2页钱大林 
为达到多种预测模型互补优势,提高船闸围堰滑坡变形预测准确度,在滑坡变形预测中应用组合预测方法。本文基于最大-最小贴近度的最优预测组合模型,预测分析变形趋势。对多种预测模型的预测准确度比较分析得出,所采用的组合预测模型预测...
关键词：最大-最小贴近度 组合模型 船闸围堰滑坡 变形预测 
基于信息分解条件的滑坡变形预测被引量：8
《水土保持通报》2021年第3期181-186,共6页赵淑敏 
陕西铁路工程职业技术学院科研基金项目“大断面隧道下穿水库施工技术研究”(KY2020-49)。
[目的]有效掌握滑坡变形规律,实现对滑坡变形的高精度预测。[方法]基于滑坡现场变形监测成果,先利用优化经验模态实现其变形数据的信息分解,再利用优化径向基神经网络和马尔科夫链完成滑坡变形的分项组合预测;最后,利用季节性Kendall检...
关键词：滑坡 变形预测 径向基神经网络 季节性Kendall检验 趋势判断 
顾及降雨量因子的自适应卡尔曼滤波模型在滑坡变形预测中的应用被引量：1
《现代测绘》2021年第2期47-49,共3页李绍建 
滑坡是世界上最主要的地质灾害类型之一。滑坡的监测和防治仍是当前国内外学者研究的重点,尤其是滑坡变形的预测和预报。卡尔曼滤波已广泛应用于滑坡变形监测数据处理中,且自适应卡尔曼滤波已经很好地解决了传统卡尔曼滤波发散的问题。...
关键词：滑坡变形监测 自适应卡尔曼滤波 降雨量 
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