WA-BT-ELM耦合模型在黄土滑坡位移预测中的应用

• 作者: 亓星 何雨森 彭大雷 李骅锦 王思澄 许强
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 黄土滑坡 WA-BT-ELM耦合模型 位移预测 小波变换 提升回归树 极限训练机
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 工程安全与灾害防治
• 页码范围: 63-69
• 页数: 7页
• 分类号: P642.22
• 字数: 4963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11988/ckyyb.20160529

摘要

黄土滑坡的变形演化过程往往受到多种因素的影响,呈现出非线性特征.基于小波分析函数(Wavelet Analysis,WA)、提升回归树(Boosting Regression Tree,BT),以及极限训练机(Extreme Learning Machine,ELM)方法,提出一种名为WA-BT-ELM的黄土滑坡位移预测新方法.该方法将非线性位移数据作为一时间序列,运用小波分析函数将监测点累积位移曲线分解为若干子小波;随后使用提升回归树对所有子小波进行重要度分析,剔除相关性不高的子小波以去掉冗杂信息;最后运用极限训练机,结合筛选得到的子小波对滑坡位移进行预测分析.基于该模型对甘肃省永靖县黑方台滑坡区的滑坡位移监测数据进行预测,得到了优于ANN,BPNN,SVM,ELM,以及WA-ELM预测模型的结果,故认为WA-BT-ELM模型是一种有效的黄土滑坡位移预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许强	成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室	315	6378	40.0	68.0
2	亓星	成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室	30	300	12.0	16.0
3	彭大雷	成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室	21	196	8.0	13.0
4	李骅锦	成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室	15	32	3.0	5.0