【摘 要】
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针对三峡地区滑坡位移具有的“阶梯状”的问题,结合变分模态分解(VMD)、二次指数平滑(SES)、BP神经网络(BPNN),提出了一种新的滑坡位移时序预测模型:VMD-SES-BP预测模型。利
【机 构】
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成都理工大学地球科学学院,成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
【基金项目】
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四川省级科技计划重点研发项目“空-天-地-内一体化地质灾害探(观)测技术研究”(2018SZ0339),四川省自然科学重点项目“基于InSAR技术的川藏铁路沿线巨型崩塌灾害早期识别研究”(18ZA0054),四川省级科技计划重点研发项目“基于InSAR的堆积体古滑坡隐患早期精细识别方法研究”(2020YFS0353)
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针对三峡地区滑坡位移具有的“阶梯状”的问题,结合变分模态分解(VMD)、二次指数平滑(SES)、BP神经网络(BPNN),提出了一种新的滑坡位移时序预测模型:VMD-SES-BP预测模型。利用该模型对三峡白水河滑坡GPS监测位移数据进行变分模态分解得到趋势分量和其他子序列分量。选择二次指数平滑对趋势分量进行滚动预测,采用灰色关联分析确定滑坡其他位移分量的影响因素,并作为BP神经网络的训练样本进行学习和预测。将各分量的预测结果叠加与真实值比较,预测平均相对误差为0.78%,均方差为3.14 cm,相关系数为
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