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基于奇异谱分析法和长短时记忆网络组合模型的滑坡位移预测

李丽敏  张明岳  温宗周  郭伏  张俊  何洋  
【摘要】:为提高滑坡位移的预测精度,提出了一种基于奇异谱分析法(singular spectrum analysis, SSA)和长短时记忆网络(long short-term memory neural network, LSTM)组合的动态预测模型.首先,利用SSA将滑坡位移时间序列分解为趋势项、周期项位移子序列同时剔除噪声,减少随机波动对实验结果的影响.然后利用高斯拟合方法对趋势项位移子序列进行拟合预测;LSTM神经网络模型对其周期项位移子序列进行预测.最后,通过叠加各位移子序列的预测值,得到累积滑坡位移的预测值,并且通过在训练集中加入预测值来更新LSTM网络,实现动态位移预测.结果表明,与经典反向传播(back propagation, BP)神经网络、支持向量机(support vector machine, SVM)和差分自回归移动平均(auto regressive integrated moving average, ARIMA)三种预测模型相比,LSTM模型更优.该模型在中国新滩滑坡中得到了验证,最终预测值也表明该组合模型有较高的精度.

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