基于小波去噪和神经网络的滑坡变形组合预测研究

• 作者: 董志勇 隆然
• 来源期刊: 路基工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 滑坡 变形监测数据 小波去噪 组合预测 神经网络 分项预测
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 论述
• 页码范围: 33-39
• 页数: 7页
• 分类号: U416.1+63
• 字数: 6158字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13379/j.issn.1003-8825.2015.06.08

摘要

基于滑坡的变形监测数据,首先探讨了小波去噪过程中各参数对去噪效果的影响规律,选取最优的小波去噪数据作为趋势项序列和误差项序列的分解依据,再利用BP神经网络和RBF神经网络对两序列进行预测,并与传统预测进行对比分析,最后对组合预测的效果进行探讨研究.结果表明:在滑坡变形数据的去噪过程中,以采用sym 4小波函数、固定式阈值、硬阈值选取阈值和7层小波分解时的去噪效果最好,并由后期预测结果可知其分项预测的效果要优于传统单项预测的效果,且线性组合预测对误差精度的提高有限,而非线性组合预测对误差精度的提高较大.通过上述研究,为滑坡的变形组合预测研究提供了一种良好的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	隆然		7	38	3.0	6.0
2	董志勇		4	24	2.0	4.0