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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
1
作者
曾欣
刘军
+1 位作者
柳福祥
刘红美
《数学的实践与认识》
2022年第5期112-122,共11页
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...
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神经网络模型拟合具有较强随机性的滑坡位移偏离量;最终建立带时滞因子的灰色OBGM-BP神经网络组合模型来预测滑坡位移.应用模型对长江三峡库区新铺滑坡作实际模拟和预测,结果显示本文模型具有较强的趋势跟踪性能和有效性,对制定滑坡灾害防治策略和措施具有一定实际参考意义和辅助决策作用.
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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
原文传递
题名
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
1
作者
曾欣
刘军
柳福祥
刘红美
机构
三峡大学理学院
三峡大学三峡数学研究中心
出处
《数学的实践与认识》
2022年第5期112-122,共11页
基金
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)。
文摘
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神经网络模型拟合具有较强随机性的滑坡位移偏离量;最终建立带时滞因子的灰色OBGM-BP神经网络组合模型来预测滑坡位移.应用模型对长江三峡库区新铺滑坡作实际模拟和预测,结果显示本文模型具有较强的趋势跟踪性能和有效性,对制定滑坡灾害防治策略和措施具有一定实际参考意义和辅助决策作用.
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
Keywords
time-delay grey relational analysis
multivariate time-delay OBGM(1,N)model
BP neural network
landslide prediction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P642.22 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰色时滞OBGM-BP神经网络模型的滑坡变形预测
曾欣
刘军
柳福祥
刘红美
《数学的实践与认识》
2022
1
原文传递
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参考文献
引证文献
统计分析
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