摘要
本发明公开了一种基于径向基函数神经网络的矿区地质滑坡位移预测方法,涉及矿区地质滑坡技术领域,方法包括:获取矿区的时序参数数据;采用时间卷积网络提取所述时序参数数据的统计特征;将所述统计特征输入至训练好的径向基函数神经网络模型中,得到矿区地质滑坡位移;所述径向基函数神经网络模型以矿区的历史时序参数数据的统计特征为输入,以矿区的历史累积滑坡位移为输出进行训练。本发明能够实现对矿区地质滑坡态势的精确预测和分析。
技术关键词
滑坡位移预测方法
径向基函数神经网络
时间卷积网络
统计特征
时序
样本
参数
滑坡技术
数据
模型预测值
表达式
序列
应力
指标
误差
索引
系统为您推荐了相关专利信息
知识图谱构建方法
认证网络
实体
非物质文化遗产
多模态
普克尔盒
薄膜偏振片
单频激光器
反射镜
再生放大器