河北工业科技

2017, v.34;No.166(06) 440-447

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基于回归-ELM神经网络模型的滑坡变形及失稳预测模型
Prediction model of landslide deformation and instability based on regression-ELM neural network model

翟会君;翟亚锋;朱涛;炎杉杉;

摘要(Abstract):

为准确预测滑坡的变形趋势,有效预防滑坡灾害的发生,提出了基于变形预测和检验的趋势判断模型。首先,利用回归分析,拟合得到滑坡的变形曲线,再利用组合权值,实现拟合结果的组合,得到滑坡变形的初步预测结果;其次,利用极限学习机(ELM神经网络)对初步预测结果进行误差修正,将修正结果与初步预测结果进行叠加,得到滑坡变形的综合预测值;最后,利用秩相关系数检验与Mann-Kendall检验,对滑坡变形趋势进行判断,以验证预测结果的准确性。经过实例检验得出,预测模型的预测效果较好,其组合预测及误差修正均能不同程度地提高预测精度及稳定性,且两检验模型的结果均与预测结果相符,相互验证了其可靠性。因此,预测模型能对滑坡变形趋势进行综合判断,为滑坡的变形研究提供了一种新的思路。

关键词(KeyWords): 地基基础工程;滑坡;回归分析;极限学习机;秩相关系数检验;Mann-Kendall检验

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 翟会君;翟亚锋;朱涛;炎杉杉;

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