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题名基于时间序列与时间卷积网络的滑坡位移预测
被引量：5
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作者
江文金
冷小鹏
林祥
冯梁玉
蒋浩
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机构
成都理工大学计算机与网络安全学院(牛津布鲁克斯学院)
成理智源科技(成都)有限公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第9期3672-3679,共8页
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基金
成都信息工程大学四川省教育厅人文社科重点研究基地——气象灾害预测预警与应急管理研究中心2022年一般项目(ZHYJ22-YB03)
四川省科技厅应用基础研究项目(2021YJ0335)。
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文摘
滑坡位移预测作为滑坡监测预警的重要组成部分,对滑坡灾害的防治具有重要意义。目前,滑坡位移预测大多集中在循环架构的神经网络模型上,其存在梯度爆炸、消失问题等问题。为此,提出了一种基于时间序列与时间卷积网络(time convolution network,TCN)的滑坡位移预测模型。首先,该模型通过移动平均法将滑坡位移分解为趋势项位移和周期项位移。其次,采用Holt线性趋势模型预测趋势项位移,并建立时间卷积网络预测周期项位移。最后,将趋势项位移和周期项位移叠加,实现滑坡位移的预测。将该模型用于八字门滑坡的观测研究,结果表明:该模型相较于循环架构的神经网络模型能更有效地提取时序特征,预测精度更高。将基于TCN的滑坡位移预测模型应用于滑坡位移预测具有广阔的应用前景。
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关键词
滑坡位移预测
时间卷积网络
Holt线性趋势模型
八字门滑坡
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Keywords
landslide displacement prediction
time convolution network
Holt linear trend model
Bazimen landslide
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分类号
P642.22
[天文地球—工程地质学]
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