【摘 要】
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为有效地判断边坡变形的发展趋势,基于边坡变形的现场数据,首先利用回归分析和小波变换分解边坡变形数据的趋势项和误差项,并选取若干最优的分解数据进行组合确定边坡变形数
【机 构】
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青海省水文地质工程地质环境地质调查院青海省水文地质及地热地质重点实验室
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为有效地判断边坡变形的发展趋势,基于边坡变形的现场数据,首先利用回归分析和小波变换分解边坡变形数据的趋势项和误差项,并选取若干最优的分解数据进行组合确定边坡变形数据的趋势项和误差项,再利用BP和RBF神经网络对趋势项和误差项序列进行预测,得到单项预测的结果,最后研究分析了定权组合预测和非定权组合预测的效果。结果表明：在趋势项和误差项的分离过程中,不同分离方法的分离结果具有一定的差异,以6次多项式回归、5次及7次傅里叶回归和sym2小波变换的结果较好;同时,在单项预测中,分项预测的效果要优于传统的单项预测,
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