摘要
本发明提供一种基于水位涨落的库岸滑坡变形预测方法及系统,涉及滑坡变形预测技术领域。该方法包括:获取监测数据;对监测数据进行预处理,得到样本数据;计算库水位变动和滑坡变形之间的Pearson系数;判断库水位变动和滑坡变形之间是否存在相关性;计算库水位上升对滑坡变形产生影响的初始滞后时长;调整初始滞后时长,得到动态滞后时长;基于动态滞后时长,建立时滞GM‑BP变形预测模型;将样本数据输入至时滞GM‑BP变形预测模型进行训练;获取实时样本数据;将实时样本数据输入至训练后的时滞GM‑BP变形预测模型,输出最终预测结果;根据最终预测结果进行预警。本发明能够有效提高滑坡变形预测的准确度。
技术关键词
变形预测方法
BP神经网络
样本
序列
计算机可读指令
BP模型
变形预测技术
变形预测系统
动态时间规整
滑动窗口
GM模型
异常数据
指数
信号
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处理器
非线性
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