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基于GPS和神经网络的滑坡位移监测算法

         

摘要

针对使用GPS接收机进行滑坡位移监测时,单点GPS定位误差较大的问题,提出了一种基于GPS和神经网络的滑坡位移监测算法;GPS接收机在滑坡发生之前和滑坡发生之后测得的定位数据耦合在一起,不是线性可分的;采用具有非线性可分特性的神经网络,把耦合在一起的定位数据分成两类,一类属于未滑坡的GPS数据,另一类属于发生滑坡的GPS数据,避免了对GPS定位误差这一非线性非高斯问题进行准确建模的过程;利用GPS接收机测得的样本训练集训练神经网络,用训练后的神经网络模型来验证测试集的分类效果;实测实验结果表明,对于低精度的GPS接收机,当滑坡程度分别达到3米、5米、8米时,训练样本分类正确率分别是95.85%、99.23%、99.99%,测试样本分类正确率分别是82.94%、89.44%、91.05%,说明所提出的算法适用于较大程度的滑坡.

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