基于时间序列和GRU的滑坡位移预测

鄢好; 陈骄锐; 李绍红; 吴礼舟

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基于时间序列和GRU的滑坡位移预测

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近些年随着深度学习的兴起,长短时间记忆网络(LSTM)常应用于滑坡位移的预测.GRU(Gated Recur-rent Unit)是LSTM的一种改良,为此提出了一种联合时间序列和GRU神经网络来预测滑坡位移的方法.采用移动平均法将滑坡总位移曲线分解为趋势项位移和周期项位移,灰色Verhulst模型描述趋势项变化;考虑降雨和库水位等对滑坡位移的影响,应用Python语言搭建了一个3层GRU网络和全连接层(Dense)网络,以预测周期项变化,并用三峡库区八字门滑坡监测点ZG111位移监测数据对该方法进行了验证.结果表明:该方法相较于GRNN模型更能有效地利用历史信息,预测效果得到明显提高,可为滑坡预测提供重要的参考.

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来源
《人民长江》 |2021年第1期|102-107133|共7页
作者
鄢好; 陈骄锐; 李绍红; 吴礼舟;
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作者单位

成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059;

成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059;

成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059;

成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059;

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正文语种 chi
中图分类滑坡;
关键词
滑坡位移预测; 时间序列; 灰色Verhulst模型; Gated Recurrent Unit; 八字门滑坡;

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