【摘 要】
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对滑坡预测预报的非线性模型，在估计其参数时，传统的方法是将非线性模型在参数的近似值处展开成泰勒级数，并仅取至一次项，然后再应用线性模型参数估计理论进行参数估计。因线性化
【机 构】
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西南交通大学土木工程学院,中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50639070）,成都山地所青年种子基金资助项目（1100001071）
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对滑坡预测预报的非线性模型，在估计其参数时，传统的方法是将非线性模型在参数的近似值处展开成泰勒级数，并仅取至一次项，然后再应用线性模型参数估计理论进行参数估计。因线性化时略去了二阶及二阶以上的各高次项，所以必然会产生模型误差。介绍了高斯牛顿法的基本原理，并以洒勒山新滑坡为例，在建立该滑坡灰色GM（1，1）模型和Verhulst模型的基础上，运用高斯-牛顿法对两个非线性模型的参数进行优化。计算结果表明，参数优化后各模型的预测精度比优化前各模型的精度有显著提高。说明采用高斯-牛顿法优化非线性模型参数是提高滑坡
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