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摘要:
对滑坡预测预报的非线性模型,存估计其参数时,传统的方法是将非线性模型在参数的近似值处展开成泰勒级数.并仅取至一次项,然后冉应用线性模型参数估计理论进行参数估计.因线性化时略去了,二阶及二阶以上的各高次项.所以必然会产生模型误差.介绍了高斯-牛顿法的基本原理,并以洒勒山新滑坡为例,在建立该滑坡厌色GM(1,1)模型和Verhulst模型的基础上,运用高斯牛顿法对两个非线性模型的参数进行优化.计算结果表明,参数优化后各模型的预测精度比优化前各模型的精度有显著提高.说明采用高斯-牛顿法优化非线性模型参数是提高滑坡预测预报精度的一种有效且切实可行的方法.
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文献信息
篇名 高斯-牛顿法在滑坡预测预报模型参数优化中的应用
来源期刊 水土保持通报 学科 地球科学
关键词 高斯-牛顿法 参数优化 滑坡预测预报 Verhulst模型 灰色GM(1,1)模型
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 研究简报
研究方向 页码范围 132-135
页数 4页 分类号 P642.22
字数 3110字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李秀珍 西南交通大学土木工程学院 121 5629 35.0 73.0
3 王成华 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 39 996 19.0 31.0
6 孔纪名 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 52 743 14.0 26.0
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研究主题发展历程
节点文献
高斯-牛顿法
参数优化
滑坡预测预报
Verhulst模型
灰色GM(1,1)模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水土保持通报
双月刊
1000-288X
61-1094/X
大16开
陕西省咸阳市杨凌区西农路26号
52-167
1981
chi
出版文献量(篇)
5888
总下载数(次)
5
总被引数(次)
62300
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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