一种改进白鲸优化的BiLSTM-Attention黄土滑坡位移预测方法及系统

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一种改进白鲸优化的BiLSTM-Attention黄土滑坡位移预测方法及系统
申请号:CN202411019415
申请日期:2024-07-29
公开号:CN119047506A
公开日期:2024-11-29
类型:发明专利
摘要
本发明属于滑坡预测技术领域,公开了一种基于改进白鲸算法的BiLSTM‑Attention黄土滑坡位移预测方法及系统,利用指数平滑法将滑坡累计位移分解为趋势项位移和周期项位移,并划分训练集和测试集;建立BiLSTM‑Attention网络模型,设计基于模糊集的多策略增强型白鲸算法,利用FBWO优化BiLSTM‑Attention模型中的超参数,实现BiLSTM‑Attention网络中隐含层节点数、初始学习率、最大迭代次数和正则化系数四个超参数的自适应寻优,最终得到FBWO‑BiLSTM‑Attention滑坡位移预测模型用以预测周期项位移;将趋势项位移数据输入到偏最小二乘回归模型中,得到预测的趋势项位移;将周期项位移数据输入到FBWO‑BiLSTM‑Attention预测模型中得到周期项位移的预测值;将预测的趋势项位移和周期项位移相加,得到最终的滑坡累计位移预测结果。
技术关键词
滑坡位移预测方法 黄土 周期 位置更新 信息数据处理终端 超参数 算法 节点数 指数平滑法 滑坡预测技术 模糊集构建 阶段 模拟自然界 计算机设备 策略 处理器 网络
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