本文關(guān)鍵詞：邊坡變形的LMD-ELM多尺度預(yù)測(cè)模型研究　出處：《中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)》2015年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)邊坡變形,有效預(yù)防邊坡災(zāi)害發(fā)生,提出構(gòu)建基于局域均值分解(LMD)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的邊坡變形多尺度預(yù)測(cè)模型。用LMD方法,將邊坡變形時(shí)間序列分解為多尺度且相對(duì)平穩(wěn)的隨機(jī)項(xiàng)、周期項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)。針對(duì)各項(xiàng)時(shí)間序列,分別構(gòu)建基于ELM的預(yù)測(cè)模型。經(jīng)累加各分項(xiàng)預(yù)測(cè)值,獲得模型最終預(yù)測(cè)結(jié)果。以甘肅某邊坡變形為案例,進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明:LMD-ELM模型能夠充分挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部隱含的變形規(guī)律,有效詮釋多尺度變形與其誘發(fā)因素間復(fù)雜的響應(yīng)關(guān)系,預(yù)測(cè)精度、運(yùn)行速度和擬合泛化能力較其他模型有所提高。
[Abstract]:In order to accurately predict slope deformation and effectively prevent slope disaster, a multi-scale prediction model of slope deformation based on local mean decomposition (LMD) and extreme learning machine (ELM) is proposed. The LMD method is used. The time series of slope deformation is decomposed into multi-scale and relatively stable random term, period item and trend item. According to each time series, the prediction model based on ELM is constructed, and the prediction value of each item is accumulated. The final prediction results of the model are obtained. Taking a slope deformation in Gansu province as an example, the results show that the WLMD-ELM model can fully excavate the implicit deformation law inside the data. The complex response relationship between multi-scale deformation and its induced factors is effectively explained, and the prediction accuracy, running speed and fitting generalization ability are improved compared with other models.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)礦業(yè)學(xué)院;煤科集團(tuán)沈陽(yáng)研究院有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助(51004063) 遼寧省高等學(xué)校優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(LJQ2011029)
【分類號(hào)】：TU43
【正文快照】： 0引言邊坡是受多因素影響而不斷發(fā)展演化的復(fù)雜非線性動(dòng)力系統(tǒng),在不同背景條件下,邊坡變形通常表現(xiàn)出強(qiáng)烈的非線性特征[1]。邊坡變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)攜帶誘導(dǎo)邊坡失穩(wěn)及破壞因素的重要信息。因此,深度挖掘邊坡變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)變規(guī)律,研究和應(yīng)用智能預(yù)測(cè)方法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)邊坡發(fā)展趨勢(shì),對(duì)

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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