基于小波去噪及优化BP神经 网络的滑坡变形预测研究

• 作者: 卢治文 张海发 王康
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 滑坡 小波去噪 混沌理论 BP神经网络 变形预测
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 62-67
• 页数: 6页
• 分类号: P642.22
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2019.11.011

摘要

为提高滑坡变形预测精度,以小波去噪和优化BP神经网络为基础,构建了滑坡变形预测模型,即先利用小波去噪剔除滑坡变形序列中的误差信息,再利用BP神经网络实现滑坡变形预测,且为保证其预测精度,利用试算筛选和混沌理论优化其模型参数,以实现滑坡变形的优化预测.实例研究表明:小波函数、阈值选取方法和小波分解层数对去噪效果的影响较大,sym8小波函数、软阈值及12层分解层数组合在实例中的去噪效果相对最优;同时,隐层节点数优化和节点阈值优化能有效提高BP神经网络的预测精度,在初步预测效果评价中,SH1号监测点的相对误差均小于2％,平均相对误差仅为1.65％,并在可靠性验证中,SHZ2号和SHZ3号监测点预测结果的平均相对误差分别为1.54％和1.51％,说明该模型不仅具有较高的预测精度,还具有较好的稳定性,适用于滑坡变形预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢治文		8	4	1.0	1.0
2	张海发	水利部珠江水利委员会珠江水利综合技术中心	5	3	1.0	1.0
3	王康	水利部珠江水利委员会珠江水利综合技术中心	3	2	1.0	1.0