【摘 要】
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针对三峡库区的阶跃型滑坡位移特征,以白水河滑坡为例,提出一种基于时间序列和灰狼优化的极限学习机(GWO-ELM)位移预测模型。首先,根据滑坡的内在演化规律和外部影响因素,建
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC1501301);国家自然科学基金资助项目(41572278)~~
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针对三峡库区的阶跃型滑坡位移特征,以白水河滑坡为例,提出一种基于时间序列和灰狼优化的极限学习机(GWO-ELM)位移预测模型。首先,根据滑坡的内在演化规律和外部影响因素,建立滑坡位移的时间序列模型,将监测位移分解为趋势性位移和周期性位移,并运用稳健加权最小二乘法的三次多项式对趋势性位移进行拟合,以此得到周期性位移。其次,对位移监测数据进行分析,选取周期性位移的影响因子,分别通过GWO-ELM、极限学习机(ELM)和灰狼优化的支持向量机(GWO-SVM)模型对周期性位移进行预测。研究结果表明:GWO-ELM
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