【摘 要】
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基于滑坡变形演化特征与诱发因素分析,提出了一种顾及诱发因素响应的灰色极限学习机滑坡位移预测模型。该模型将滑坡位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,
【机 构】
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河南城建学院测绘与城市空间信息学院,河南工程学院土木工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41701454),河南省科技攻关计划项目(202102310333),河南省高等学校青年骨干教师培养计划支持项目(2017GGJS150),2020年国家级大学生创新创业训练计划项目,河南城建学院学术技术带头人基金项目
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基于滑坡变形演化特征与诱发因素分析,提出了一种顾及诱发因素响应的灰色极限学习机滑坡位移预测模型。该模型将滑坡位移量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,采用动态GM(1,1)模型提取滑坡位移趋势项,引入降雨量、库水位等滑坡诱发因素,利用新型智能算法极限学习机ELM(extreme learning machine)对随机项进行逼近,最后将各分项位移叠加,实现滑坡位移的预测。选取新滩滑坡B3监测点89期数据及三峡库区某滑坡GPS2-2监测点29期数据进行预测研究,结果表明,该模型的预测结果与实测数
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