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考虑频率因子的VMD-GRA-BP库区滑坡位移预测模型
1
作者
贺明晓
刘阳
+4 位作者
唐怡
杨辉宗
吴卓恩
张建经
罗宏森
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期96-104,共9页
为了减少库区滑坡失稳可能带来的损失,确保水电工程的安全稳定运行及保障周边民众的生命财产安全,探讨提升库区滑坡位移预测精度的方法。提出结合频率因子(frequency factor,FF)和变分模态分解-灰色关联度分析-误差反向传播神经网络(var...
为了减少库区滑坡失稳可能带来的损失,确保水电工程的安全稳定运行及保障周边民众的生命财产安全,探讨提升库区滑坡位移预测精度的方法。提出结合频率因子(frequency factor,FF)和变分模态分解-灰色关联度分析-误差反向传播神经网络(variational mode decomposition-grey relational analysis-back propagation neural network,VMD-GRA-BP)模型的库区滑坡位移预测方法,并应用于三峡库区滑坡。研究结果表明:FF对周期位移分量的预测效果有一定的提升,VMD-GRA-BP模型能够简化复杂非线性库区滑坡位移预测问题,BP模型预测性能优异,预测精度多高于支持向量机(support vector machine,SVM)和k最近邻(k-nearest neighbor,KNN)模型。研究结果可为库区滑坡位移预测和预警提供参考。
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关键词
库区滑坡
频率因子(FF)
VMD-GRA-BP模型
位移预测
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职称材料
题名
考虑频率因子的VMD-GRA-BP库区滑坡位移预测模型
1
作者
贺明晓
刘阳
唐怡
杨辉宗
吴卓恩
张建经
罗宏森
机构
四川师范大学工学院
四川师范大学公共安全与应急研究院
西南交通大学土木工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期96-104,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0504901)
四川省科技计划项目(2023NSFSC1038)
+1 种基金
四川省大学生创新训练计划项目(S202410636063)
四川师范大学教改项目(20210471XKC)。
文摘
为了减少库区滑坡失稳可能带来的损失,确保水电工程的安全稳定运行及保障周边民众的生命财产安全,探讨提升库区滑坡位移预测精度的方法。提出结合频率因子(frequency factor,FF)和变分模态分解-灰色关联度分析-误差反向传播神经网络(variational mode decomposition-grey relational analysis-back propagation neural network,VMD-GRA-BP)模型的库区滑坡位移预测方法,并应用于三峡库区滑坡。研究结果表明:FF对周期位移分量的预测效果有一定的提升,VMD-GRA-BP模型能够简化复杂非线性库区滑坡位移预测问题,BP模型预测性能优异,预测精度多高于支持向量机(support vector machine,SVM)和k最近邻(k-nearest neighbor,KNN)模型。研究结果可为库区滑坡位移预测和预警提供参考。
关键词
库区滑坡
频率因子(FF)
VMD-GRA-BP模型
位移预测
Keywords
reservoir area landslide
frequency factor(FF)
VMD-GRA-BP model
displacement prediction
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑频率因子的VMD-GRA-BP库区滑坡位移预测模型
贺明晓
刘阳
唐怡
杨辉宗
吴卓恩
张建经
罗宏森
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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