本發(fā)明屬于地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種堆積層滑坡位移預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)方法。具體為,先通過CEEMDAN分解算法將滑坡累計(jì)位移分解成本征模態(tài)分量和殘余趨勢(shì)項(xiàng),緊接著利用fine to corase方法將IMFs重構(gòu)成高頻和低頻分量,再通過小波降噪算法對(duì)高頻分量進(jìn)行降噪處理,然后將去噪后的高頻和低頻分量合成周期分量,最后使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)趨勢(shì)分量和周期分量進(jìn)行預(yù)測(cè),兩者的預(yù)測(cè)結(jié)果相加即為預(yù)測(cè)的累計(jì)位移。本文使用提出的模型對(duì)三峽庫(kù)區(qū)的八字門滑坡進(jìn)行了研究和預(yù)測(cè)。結(jié)果顯示,所提出的模型,預(yù)測(cè)精度更高,這對(duì)位滑坡預(yù)測(cè)帶來了新的解決方案。
聲明:
“堆積層滑坡位移預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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