滑坡变形的回归‐神经网络预测模型研究
详细信息
- 责任者：王秀丽^c江西理工大学^d1977^e硕士^f讲师 ; 李恒凯
- 刊名：人民黄河
- 出版年：2012
- 卷期：34^b7总323
- 关键词：回归分析 ; BP神经网络系统 ; 滑坡20^a数学模型 ; 边坡稳定性21^a金沙江 ; 四川
- 页码：90～92
- 索书号：P225.06/105
- 图表：^c表2参13插图
- 分类号：1700,2000
- 文摘期号：2013/03
摘要
受多种因素影响，滑坡变形具有趋势性和随机性的特点。从滑坡变形监测数据着手，将监测数据分离成趋势值和随机值，建立了滑坡变形的回归‐神经网络预测模型。该模型采用逐步回归方法对滑坡变形的趋势值进行预测，用BP神经网络预测方法对滑坡变形的随机值进行预测。利用金沙江乌东德坝址区金坪子滑坡TP06点高程位移变化实测数据，对该模型进行了验证。结果表明：预测误差不超过11%，具有较高的预测精度。