基于滑坡监测数据的Elman神经网络动态预测

• 作者: 叶君文 李俊 李寻昌 李葛
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: Elman神经网络 3δ法 动态预测 核函数
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 水文地质工程地质
• 页码范围: 113-120,126
• 页数: 9页
• 分类号: P642.22
• 字数: 6070字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2018.03.019

摘要

滑坡在我国是一种极为频发的地质灾害,且其积累位移监测曲线有着复杂的非线性特性,对此各研究者建立过许多预测模型,然而这些模型的预测精度不尽如人意.基于Elman神经网络可以任意精度逼近任意非线性函数的特征,并以sigmoid为方程的核函数,在选择隐含层数时用了试用法,通过“3δ”法及归一化工程实例滑坡累积位移数据,建立了Elman神经网络动态预测模型.基于该模型对多个监测点数据进行动态预测,结果表明该模型的预测结果与实测数据的吻合度较高,且平均误差为1.78％,预测精度较高,验证了Elman神经网络能够在预测滑坡灾害中发挥一定作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊	长安大学地质工程与测绘学院	27	87	6.0	8.0
2	李寻昌	长安大学地质工程与测绘学院	32	365	11.0	18.0
3	李葛		6	15	2.0	3.0
4	叶君文	长安大学地质工程与测绘学院	3	14	2.0	3.0