基于时序AR补偿RBF模型的滑坡位移预测

高宁; 高彩云

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基于时序AR补偿RBF模型的滑坡位移预测

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cqvip:为了提高复杂态势下滑坡位移预测的准确性,构建了基于时序AR补偿RBF神经网络的滑坡位移预测模型。首先采用RBF(Radial Basis Function)神经网络对滑坡位移整体趋势进行逼近,获取预测残差;然后基于时序AR构建预测残差补偿器;最终将AR预测残差值与RBF逼近值进行叠加,从而实现滑坡位移预测。以隔河岩水电站进水口滑坡38期监测数据为例,采用AR补偿RBF模型进行预测。预测结果表明:相较于单一RBF神经网络,AR补偿RBF模型的预测平均相对误差由12.718%降低至4.703%,均方误差由0.232降低到了0.032;AR补偿RBF模型对滑坡位移拐点、突变点的逼近更符合实际,且具有较高的外推预测能力。

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来源
《人民长江》 |2020年第3期|119-122|共4页
作者
高宁; 高彩云;
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作者单位

河南城建学院测绘与城市空间信息学院河南平顶山467036;

东华理工大学江西省数字国土重点实验室江西南昌330013;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类工程地质学;
关键词
滑坡位移预测; 时序AR补偿; RBF神经网络; 隔河岩水电站;

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