【摘 要】
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为了提高复杂态势下滑坡位移预测的准确性,构建了基于时序AR补偿RBF神经网络的滑坡位移预测模型。首先采用RBF(Radial Basis Function)神经网络对滑坡位移整体趋势进行逼近,
【机 构】
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河南城建学院测绘与城市空间信息学院,东华理工大学江西省数字国土重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41701454),河南省高等学校青年骨干教师培养计划支持项目(2017GGJS150),江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目(DLLJ201710),河南省高等学校重点科研基金项目(18A420002)
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为了提高复杂态势下滑坡位移预测的准确性,构建了基于时序AR补偿RBF神经网络的滑坡位移预测模型。首先采用RBF(Radial Basis Function)神经网络对滑坡位移整体趋势进行逼近,获取预测残差;然后基于时序AR构建预测残差补偿器;最终将AR预测残差值与RBF逼近值进行叠加,从而实现滑坡位移预测。以隔河岩水电站进水口滑坡38期监测数据为例,采用AR补偿RBF模型进行预测。预测结果表明:相较于单一RBF神经网络,AR补偿RBF模型的预测平均相对误差由12.718%降低至4.703%,均方误差由0.
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