滑坡变形的回归-神经网络预测模型研究

• 作者: 李恒凯 王秀丽
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 地球科学
• 关键词: 预测模型 滑坡变形 逐步回归 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 水土保持·生态
• 页码范围: 90-92
• 分类号: X43|P208
• 字数: 3703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2012.07.030

摘要

受多种因素影响,滑坡变形具有趋势性和随机性的特点.从滑坡变形监测数据着手,将监测数据分离成趋势值和随机值,建立了滑坡变形的回归-神经网络预测模型.该模型采用逐步回归方法对滑坡变形的趋势值进行预测,用BP神经网络预测方法对滑坡变形的随机值进行预测.利用金沙江乌东德坝址区金坪子滑坡TP06点高程位移变化实测数据,对该模型进行了验证.结果表明:预测误差不超过11％,具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李恒凯	江西理工大学建筑与测绘工程学院	70	312	9.0	13.0
2	王秀丽	江西理工大学经济管理学院	38	86	6.0	7.0