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采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的RobustELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。