遗传算法的BP神经网络对滑坡孔隙水压力时间序列恢复及预测研究

• 作者: 欧阳祖熙 陈明金
• 来源期刊: 地壳构造与地壳应力文集
• 学科: 地球科学
• 关键词: 孔隙水压力 时间序列 遗传算法 神经网络 预测
• 年，卷（期）: dkgzydkylwj_2006,（1）
• 页码范围: 22-29
• 页数: 8页
• 分类号: P642.23

摘要

由于降雨入渗过程及其对滑坡的作用机理非常复杂,获得完整的小时间尺度的孔隙水压力时间序列对于研究降雨滑坡机理意义重大。但在对滑坡孔隙水压力进行监测时,由于观测方法、传感器质量、环境干扰等原因会造成部分传感器暂时或永久失效,获得的时间序列在时间尺度上差异很大,给实际应用带来了困难。本文将应用基于遗传算法的BP神经网络对孔隙水压力时间序列进行内插和外延预测,不仅预测效果良好,而且能较好地反映降雨过程与孔隙水压力变化之间的内在物理关系。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳祖熙		32	345	10.0	18.0
2	陈明金		8	72	3.0	8.0