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基于诱发因素响应与BP神经网络的滑坡位移预测预报
被引量：
12
1
作者
柳青
易武
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第3期41-45,共5页
三峡库区地质灾害有滑坡、崩塌、泥石流、塌陷、地面沉降、地裂缝等,其中主要以滑坡为主.为深入研究滑坡的变形特性,建立滑坡位移与其影响因素之间的预测预报模型,本文以三峡库区白家包滑坡为例,基于时间序列分析方法,提取滑坡趋势项位...
三峡库区地质灾害有滑坡、崩塌、泥石流、塌陷、地面沉降、地裂缝等,其中主要以滑坡为主.为深入研究滑坡的变形特性,建立滑坡位移与其影响因素之间的预测预报模型,本文以三峡库区白家包滑坡为例,基于时间序列分析方法,提取滑坡趋势项位移及周期项位移.针对趋势项位移,采取多项式拟合,针对周期项位移,选取库水位、降雨量、月间库水位变化量、2个月累计库水位变化量、当月降雨量、两月降雨量作为周期项位移的影响因子,建立周期项位移与影响因子之间的BP神经网络预测预报模型.最终基于时间序列的加法模型,将趋势项位移与周期项位移进行叠加,即为预测位移.研究结果表明,该预测预报模型基本反映了滑坡累积位移的整体趋势,具有一定的工程意义.
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关键词
滑坡位移预测预报
时间序列
多项式拟合
BP神经网络
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职称材料
基于ARIMA时间序列模型的滑坡位移预测预报——以三峡库区王家坡滑坡为例
被引量：
10
2
作者
雷德鑫
易武
《人民长江》
北大核心
2018年第21期56-60,83,共6页
为深入研究滑坡的位移特性,以三峡库区王家坡滑坡为例,基于简单移动平均法及时间序列的减法模型分解滑坡位移的趋势项位移和周期项位移,对趋势项位移采取多项式拟合处理,对周期项位移进行一阶差分处理,并分析其自相关函数ACF及偏自相关...
为深入研究滑坡的位移特性,以三峡库区王家坡滑坡为例,基于简单移动平均法及时间序列的减法模型分解滑坡位移的趋势项位移和周期项位移,对趋势项位移采取多项式拟合处理,对周期项位移进行一阶差分处理,并分析其自相关函数ACF及偏自相关函数PACF,然后根据模型的识别规则,建立了ARIMA(1,1,1)模型。根据时间序列的加法模型,将两部分预测位移相加即为滑坡位移预测的总位移。模型与实测结果对比表明,该预测预报模型效果较好,基本反映了滑坡位移的整体趋势,且实现了对滑坡累积位移的滚动预测,在滑坡累积位移短期预测预报中具有一定的适用性。
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关键词
滑坡位移预测预报
多项式拟合
ARIMA(1
1
1)
滚动
预测
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职称材料
题名
基于诱发因素响应与BP神经网络的滑坡位移预测预报
被引量：
12
1
作者
柳青
易武
机构
三峡大学湖北省长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站
三峡大学三峡地区地质灾害与生态环境湖北省创新协同中心
三峡大学湖北省防灾减灾重点实验室
出处
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第3期41-45,共5页
基金
湖北省自然科学基金项目(2017CFB436)
湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室开放基金项目(2016KLA02)
文摘
三峡库区地质灾害有滑坡、崩塌、泥石流、塌陷、地面沉降、地裂缝等,其中主要以滑坡为主.为深入研究滑坡的变形特性,建立滑坡位移与其影响因素之间的预测预报模型,本文以三峡库区白家包滑坡为例,基于时间序列分析方法,提取滑坡趋势项位移及周期项位移.针对趋势项位移,采取多项式拟合,针对周期项位移,选取库水位、降雨量、月间库水位变化量、2个月累计库水位变化量、当月降雨量、两月降雨量作为周期项位移的影响因子,建立周期项位移与影响因子之间的BP神经网络预测预报模型.最终基于时间序列的加法模型,将趋势项位移与周期项位移进行叠加,即为预测位移.研究结果表明,该预测预报模型基本反映了滑坡累积位移的整体趋势,具有一定的工程意义.
关键词
滑坡位移预测预报
时间序列
多项式拟合
BP神经网络
Keywords
landslide displacement prediction
time series
polynomial fitting
BP neural network
分类号
P642.2 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
基于ARIMA时间序列模型的滑坡位移预测预报——以三峡库区王家坡滑坡为例
被引量：
10
2
作者
雷德鑫
易武
机构
三峡大学湖北省长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站
三峡地区地质灾害与生态环境湖北省创新协同中心
三峡大学湖北省防灾减灾重点实验室
出处
《人民长江》
北大核心
2018年第21期56-60,83,共6页
基金
湖北省自然科学基金项目(2017CFB436)
湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室开放基金项目(2016KLA02)
湖北省防灾减灾重点开放基金项目(2016KJZ16)
文摘
为深入研究滑坡的位移特性,以三峡库区王家坡滑坡为例,基于简单移动平均法及时间序列的减法模型分解滑坡位移的趋势项位移和周期项位移,对趋势项位移采取多项式拟合处理,对周期项位移进行一阶差分处理,并分析其自相关函数ACF及偏自相关函数PACF,然后根据模型的识别规则,建立了ARIMA(1,1,1)模型。根据时间序列的加法模型,将两部分预测位移相加即为滑坡位移预测的总位移。模型与实测结果对比表明,该预测预报模型效果较好,基本反映了滑坡位移的整体趋势,且实现了对滑坡累积位移的滚动预测,在滑坡累积位移短期预测预报中具有一定的适用性。
关键词
滑坡位移预测预报
多项式拟合
ARIMA(1
1
1)
滚动
预测
Keywords
landslide displacement prediction
polynomial fitting method
ARIMA(1,1,1)model
rolling prediction
分类号
P642 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于诱发因素响应与BP神经网络的滑坡位移预测预报
柳青
易武
《三峡大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ARIMA时间序列模型的滑坡位移预测预报——以三峡库区王家坡滑坡为例
雷德鑫
易武
《人民长江》
北大核心
2018
10
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职称材料
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