【摘 要】
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滑坡是中国常见的地质灾害.该文以清江茅坪滑坡为例,研究非线性时间序列分析方法和神经网络在滑坡预测中的应用.首先引入混沌的基本概念,总结了基于动力学模型假定的混沌时间
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滑坡是中国常见的地质灾害.该文以清江茅坪滑坡为例,研究非线性时间序列分析方法和神经网络在滑坡预测中的应用.首先引入混沌的基本概念,总结了基于动力学模型假定的混沌时间序列的分析方法及其在滑坡分析中的应用.阐释相空间重构技术,在此基础上提出用反演理论解决相空间重构技术中模型估计时常常遇到的观测值矩阵奇异的问题.然后对用于非线性时间序列分析的神经网络方法进行总结,并将其应用于滑坡位移监测数据的分析.提出用试探的方法解决滑坡体维数难以观测和计算的问题,得到了一些可以借鉴的经验.结果表明,这种混沌和神经网络相结合的滑坡预测方法能得到令人满意的预测精度,相对易于操作,从而为滑坡位移的预测提供了一种新的可行方案.最后讨论了神经网络在多步预测时的最小均方误差标准.并指出了用于时间序列处理的神经网络在本质上是一个反馈控制系统,为这种神经网络的结构及其学习算法的改进和评估提供了新的可行研究方向.
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