滑坡位移预测相关论文
滑坡体除了因自身重力产生位移外，还受到降雨的影响，但通常降雨对滑坡位移的作用具有滞后性。为了分析并预测降雨对滑坡位移的影响，本......
现有的基于数据驱动的滑坡位移预测模型大多是基于时间序列数据的单点建模，不能考虑整个边坡的变形相关性和滑坡变形的全局建模。为......
滑坡是中国主要的地质灾害之一,每年都会造成巨大的损失,因此滑坡位移预测成为当前亟待解决的地质问题之一。受传感器采集精度、传......
提出了一种基于误差修正在线贯序超限学习机集成(EOS-ELM)的滑坡位移预测模型.预测过程中对滑坡位移时间序列进行了趋势项和周期项......
近些年随着深度学习的兴起,长短时间记忆网络(LSTM)常应用于滑坡位移的预测。GRU(Gated Recurrent Unit)是LSTM的一种改良,为此提......
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......
针对滑坡位移–时间曲线的非线性特征和以往预测模型的不足,提出基于地表监测数据和非线性时间序列分析的组合模型预测滑坡位移。......
滑坡位移预测的重点内容是提高预测精度及提取阈值,基于该认识及已有研究,建立ARMA-(LASSOELM)-Copula模型,并选取白水河滑坡这一......
为了提高复杂态势下滑坡位移预测的准确性,构建了基于时序AR补偿RBF神经网络的滑坡位移预测模型。首先采用RBF(Radial Basis Funct......
针对滑坡变形时序非线性,数据量少的特点,引入Takens理论,采用支持向量机(SVM)建立其预测模型,建模过程中,比较了由不同核函数获得......
建立高精度的位移预测模型对滑坡的提前预报具有重要意义,然而以往的研究多是选用静态预测模型,无法满足滑坡的动态特性。鉴于此,......
对三峡库区中具有“阶跃型”位移曲线的滑坡进行位移预测的难度较高,为此,提出了基于自适应噪声完整集合经验模态分解法的粒子群优......
降雨-库水联合作用影响着三峡库区滑坡,而降雨、库水分别对滑坡演化的贡献及作用规律迄今尚不明确.以库区树坪滑坡和八字门滑坡为......
采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,......
分析了一种结合小波变换、粗糙集算法和支持向量回归机的滑坡位移预测方法.该方法依据白家包滑坡位移监测数据,利用小波变换将典型......
针对三峡库区的阶跃型滑坡位移特征,以白水河滑坡为例,提出一种基于时间序列和灰狼优化的极限学习机(GWO-ELM)位移预测模型。首先,......
预测模型的建立是滑坡预报的核心问题。Oracle系统的数据挖掘选件（Oracle Data Mining,ODM）可直接对存储在数据库中的数据进行操作,......
