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基于经验模态分解和神经网络的滑坡变形预测研究
, PP. 14-17
Keywords: 滑坡 ,位移预测 ,经验模态分解 ,神经网络
Abstract:
受岩土体性质和多种诱发因素（降雨、地震、库水位等）的影响，滑坡的位移演化必然包含着多层次的信息，难以采用单一的灰色预测、神经网络、时间序列等模型进行有效、准确的预测。本文引入信号分析中的经验模态分解（EMD）方法，同时结合对非线性函数具有很强的逼近能力的BP神经网络，建立了滑坡变形预测的EMDBP神经网络模型,并以三峡库区树坪滑坡为例，应用该模型对ZG88监测点的累积位移进行了预测，最后将其预测值与实际监测值以及其他模型预测结果进行了对比分析，结果表明该模型的预测值与实际监测值基本一致，且模型预测精度比单一的BP神经网络和GM（1，1）模型要高，从而验证了该模型具有一定的适用性和较高的预测精度。
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