【摘 要】
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针对诱发因素对于滑坡位移变形的滞后影响,采用平均影响值法（MIV）对不同滞后期诱发因素进行筛选,然后结合广义回归神经网络（GRNN）建立了MIV-GRNN滑坡位移混合预测模型。以三峡库
【机 构】
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中国地质大学（武汉）教育部长江三峡库区地质灾害研究中心,湖北省国土资源厅
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41502290)
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针对诱发因素对于滑坡位移变形的滞后影响,采用平均影响值法（MIV）对不同滞后期诱发因素进行筛选,然后结合广义回归神经网络（GRNN）建立了MIV-GRNN滑坡位移混合预测模型。以三峡库区具有代表性的树坪滑坡为例,将滑坡位移时间序列分解为趋势项和周期项,运用多项式和MIV-GRNN模型分别预测趋势项和周期项位移。分析结果表明：MIV-GRNN模型可以较好地反映诱发因素对滑坡位移滞后性的影响,与传统预测模型相比最大相对误差减少了11.2%。
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