基于回归-ELM神经网络模型的滑坡变形及失稳预测模型

• 作者: 朱涛 炎杉杉 翟亚锋 翟会君
• 来源期刊: 河北工业科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地基基础工程 滑坡 回归分析 极限学习机 秩相关系数检验 Mann-Kendall检验
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 440-447
• 页数: 8页
• 分类号: P227
• 字数: 6197字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7535/hbgykj.2017yx06009

摘要

为准确预测滑坡的变形趋势,有效预防滑坡灾害的发生,提出了基于变形预测和检验的趋势判断模型.首先,利用回归分析,拟合得到滑坡的变形曲线,再利用组合权值,实现拟合结果的组合,得到滑坡变形的初步预测结果;其次,利用极限学习机(ELM神经网络)对初步预测结果进行误差修正,将修正结果与初步预测结果进行叠加,得到滑坡变形的综合预测值;最后,利用秩相关系数检验与Mann-Kendall检验,对滑坡变形趋势进行判断,以验证预测结果的准确性.经过实例检验得出,预测模型的预测效果较好,其组合预测及误差修正均能不同程度地提高预测精度及稳定性,且两检验模型的结果均与预测结果相符,相互验证了其可靠性.因此,预测模型能对滑坡变形趋势进行综合判断,为滑坡的变形研究提供了一种新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翟亚锋		4	8	2.0	2.0
2	翟会君		3	8	2.0	2.0
3	朱涛		3	9	2.0	3.0
4	炎杉杉		4	13	2.0	3.0