滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析

？结合灰色模型和神经网络的数据处理特点，提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项，采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势，利用神经网络逼近随机波动|并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测，采用智能非线性组合，按照预测目标精度动态调整权重，从而获取最终组合预测结果|混联式通过增加灰白化层及灰模型群，对神经网络拓扑结构进行优化，达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测，并对其适用性进行讨论。结果表明，3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度，适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。