【摘 要】
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边坡位移的发展受地质条件、天气环境和人类活动等众多因素的影响，变化趋势复杂，很难建立一个准确的经典数学模型对其进行全面的描述。为了得到边坡位移较准确的估计，采用多模型
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边坡位移的发展受地质条件、天气环境和人类活动等众多因素的影响，变化趋势复杂，很难建立一个准确的经典数学模型对其进行全面的描述。为了得到边坡位移较准确的估计，采用多模型信息融合技术对边坡位移进行了预测。首先，将边坡这类影响因素复杂的系统看成是一个灰色系统，分别采用GM（1，1）模型、Verhulst模型和DGM（2，1）模型对位移值进行预测。其次，考虑到神经网络的高速并行计算能力和类似人类思维活动的处理机制，利用神经网络的办法对不同的灰色预测模型进行组合，生成灰色神经网络模型，该模型有效地将灰色理论弱化数据
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