【摘 要】
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为提高滑坡变形预测精度,以小波去噪和优化BP神经网络为基础,构建了滑坡变形预测模型,即先利用小波去噪剔除滑坡变形序列中的误差信息,再利用BP神经网络实现滑坡变形预测,且
【机 构】
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水利部珠江水利委员会珠江水利综合技术中心,中水珠江规划勘测设计有限公司
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为提高滑坡变形预测精度,以小波去噪和优化BP神经网络为基础,构建了滑坡变形预测模型,即先利用小波去噪剔除滑坡变形序列中的误差信息,再利用BP神经网络实现滑坡变形预测,且为保证其预测精度,利用试算筛选和混沌理论优化其模型参数,以实现滑坡变形的优化预测。实例研究表明:小波函数、阈值选取方法和小波分解层数对去噪效果的影响较大,sym8小波函数、软阈值及12层分解层数组合在实例中的去噪效果相对最优;同时,隐层节点数优化和节点阈值优化能有效提高BP神经网络的预测精度,在初步预测效果评价中,SH1号监测点的相对误差均
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