科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为准确掌握滑坡位移变化规律，基于滑坡变形监测结果统计，对位移数据进行去噪分解处理，将滑坡位移数据分解为趋势项和误差项，并分别利用优化多核极限学习机和Arima模型构建预测模型，以实现滑坡位移的组合预测。结果表明：Morlet复小波较传统去噪模型分解效果更优，且通过优化处理，能更好地提高其分解能力；通过对多核极限学习机的递进优化处理，能有效提高趋势项的预测精度，且经Arima模型的误差修正预测，能进一步提高整体预测精度，结果的平均相对误差均小于2%,验证该组合预测思路在滑坡位移预测中的适用性；通过外推预测，得到滑坡位移仍将进一步增加，并趋于不利方向发展，因此需加强灾害防治，避免成灾损失。研究结果可为滑坡灾害防治提供理论指导。
- 出版日期2022
- 单位土建学院; 陕西铁路工程职业技术学院; 西安理工大学
