摘要
本发明公开了一种基于变分模态分解的滑坡形变预测方法、装置、终端设备及存储介质,上述方法包括:首先获取滑坡形变数据,并进行归一化得到目标滑坡形变数据;随后根据目标滑坡形变数据进行变分模态分解,得到形变模态分量以及中心频率值;然后将所有中心频率值进行聚类,确定周期项形变数据;随后将目标滑坡形变数据输入至预设趋势形变预测模型,得到趋势形变预测量;将周期项形变数据,以及滑坡形变趋势影响因子数据输入至预设周期形变预测模型,得到周期形变预测量;最后计算趋势形变预测量与周期形变预测量之和,得到滑坡形变预测值。通过实施本发明,可以降低原始滑坡形变数据中的数据噪声,增强清晰度,继而提高形变预测结果的准确性。
技术关键词
超参数
滑坡形变预测方法
周期
样本
粒子群优化算法
频率
预测模型训练
数据获取模块
增广拉格朗日
标签
变量
聚类
因子
终端设备
速度
数据噪声
信号