【摘 要】
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针对传统滑坡位移预测模型存在对历史数据遗忘的问题,提出了一种基于长短时记忆(long short time memory,LSTM)网络的滑坡位移动态预测模型。首先,将滑坡累计位移分解为趋势
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划(2019JQ-206),陕西省教育厅科学研究项目(17JK0346)
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针对传统滑坡位移预测模型存在对历史数据遗忘的问题,提出了一种基于长短时记忆(long short time memory,LSTM)网络的滑坡位移动态预测模型。首先,将滑坡累计位移分解为趋势项位移与波动项位移,利用多项式拟合预测趋势项位移;然后,通过灰色关联度筛选外界诱发因子并运用LSTM模型预测波动项位移;最后,叠加周期项位移与波动项位移,得到累计位移。以新滩滑坡为例,并与(recurrent neural network,RNN)模型以及传统静态神经网络模型BP、ELM进行对比分析,采用平均百分比误差
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