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Multi-task learning for landslide displacement prediction

机译：滑坡位移预测的多任务学习

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The accurate prediction of landslide displacement has very important practical significance. At present, most studies only make individual predictions for each displacement monitoring point, ignoring the contribution of the correlation among different monitoring points to the prediction results. In this paper, a novel method for landslide displacement prediction using multi-task learning is proposed. In this methodology, the displacements of different monitoring points on the same landslide surface are simultaneously predicted due to the similarity among them. Experimental results on four landslides near Huangdeng Hydropower Station in China verify the effectiveness of the multi-task method for landslide displacement prediction. In addition, considering the characteristics of landslide displacement, a hybrid prediction method combining double exponential smoothing and multi-task method is proposed. The experimental results on four real-world landslide datasets demonstrate the effectiveness of the hybrid prediction method.
机译：准确预测滑坡位移具有非常重要的实际意义。目前，大多数研究仅对每个位移监测点进行个人预测，忽略不同监视点之间的相关性对预测结果的贡献。在本文中，提出了一种利用多任务学习的滑坡位移预测的新方法。在该方法中，由于它们之间的相似性，同时预测了同一滑坡表面上的不同监测点的位移。中国黄德水电站附近的四个滑坡的实验结果验证了山体滑坡位移预测多任务方法的有效性。此外，考虑到滑坡位移的特性，提出了一种混合预测方法，组合双指数平滑和多任务方法。四个现实世界滑坡数据集的实验结果证明了混合预测方法的有效性。

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