基于影响因子的GM(1，1)‐BP模型在八字门滑坡变形预测中的应用

详细信息   

• 责任者：李德营^c中国地质大学(武汉)^d1981^e博士^f讲师 ; 殷坤龙
• 刊名：长江科学院院报
• 出版年：2013
• 卷期：30^b2总172
• 关键词：滑坡 ; BP神经网络系统11^a长江三峡20^a变形 ; 预测 ; 地质灾害 ; 监测 ; 降雨量 ; 位移 ; 数学模型
• 页码：6～11
• 索书号：P860.6/332-1
• 图表：^c表2参5插图
• 分类号：1600
• 文摘期号：2013/08

摘要

滑坡的预测预报是世界性难题，特别是如何把外界影响因素定量计入到滑坡中长期预报模型中。在滑坡中长期预报模型适用性分析的基础上，提出了基于影响因子的GM(1，1)‐BP模型，该模型能考虑库水位、降雨等外界影响因素。以三峡库区八字门滑坡为例，在八字门滑坡工程地质条件的基础上，通过对位移、库水位、降雨等监测资料的分析，系统研究了八字门滑坡的变形特征、影响因素和变形破坏模式。在确定八字门滑坡影响因子的基础上，分别采用该文模型、GM(1，1)模型和不考虑影响因子的BP神经网络对滑坡位移进行了预测研究，发现该文模型预测精度较高。