小波分解层数及分量组合对滑坡预测的影响

• 作者: 卢献健 晏红波 梁月吉
• 来源期刊: 桂林理工大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡预测 小波分解 分量组合 RBF 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 土木工程与测绘科学
• 页码范围: 304-309
• 页数: 6页
• 分类号: P258
• 字数: 3637字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9057.2016.02.018

摘要

针对滑坡变形具有非平稳性、非线性与随机性变化特点，提出将小波分解与 RBF 神经网络相结合应用于滑坡变形预测。通过实验进行小波分解及不同低频－高频分量组合的预测，着重分析了不同的小波分解层数、分量组合形式以及预测步长对滑坡变形预测的影响。实验分析结果表明：只有选取适当的分解层数、合理的低频－高频分量组合与预测步长，才能得到最优的预测效果。同时也验证了本文方法的正确性，对于滑坡变形预测具有一定的参考意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁月吉	桂林理工大学测绘地理信息学院	34	93	5.0	8.0
5	卢献健	桂林理工大学测绘地理信息学院	22	86	6.0	7.0
9	晏红波	桂林理工大学测绘地理信息学院	17	62	5.0	6.0