基于VMD-DBO-LSTM模型的滑坡位移预测方法

本发明公开了基于VMD‑DBO‑LSTM模型的滑坡位移预测方法，包括以下步骤：对滑坡位移数据进行预处理操作；使用变分模态分解预处理后的数据，得到多个固有模态函数分量；将多个固有模态函数分量输入训练好的DBO‑LSTM模型进行预测，得到每个分量的预测结果；将每个分量的预测结果通过分量叠加进行信号重构，得到滑坡位移预测结果。本发明引入VMD方法对数据进行分解，去除高频噪声，提取主要特征信号，避免模态混叠、减少端点效应等，提高模型预测的准确性，引入DBO用于优化LSTM模型的超参数，结合全局和局部搜索能力，以自适应调整搜索范围，提高优化效率，能更快找到最适合的网络参数，提升模型的精度和稳定性。