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基于灰色-进化神经网络的滑坡变形预测研究

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成果类型:
期刊论文
作者:
高玮;冯夏庭
通讯作者:
Gao, W.
作者机构:
[高玮] Dept. of Civil Eng., Wuhan Polytech. Univ., Wuhan 430023, China
[冯夏庭; 高玮] Lab. of Rock and Soil Mech., Inst. of Rock and Soil Mech., Chinese Acad. of Sci., Wuhan 430071, China
通讯机构:
Dept. of Civil Eng., Wuhan Polytech. Univ., China
语种:
中文
关键词:
滑坡;变形预测;灰色系统;进化神经网络
关键词(英文):
Displacement prediction;Evolutionary neural network;Grey system;Landslide
期刊:
岩土力学
ISSN:
1000-7598
年:
2004
卷:
25
期:
4
页码:
514-517
基金类别:
50309014:国家自然科学基金 2002CB412708:国家重点基础研究发展计划(973计划) Q000305:国家自然科学基金
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
土木工程与建筑学院
摘要:
滑坡变形位移预测对滑坡灾害治理具有重要的意义.考虑到滑坡位移单调增长的特殊性,根据位移分解原理,采用灰色系统提取位移趋势,用基于免疫进化规划的新型进化神经网络模型逼近位移偏差,从而提出了1种滑坡位移预测的新型智能方法.并用新滩滑坡的实测位移预测研究证明了所提智能预测方法的有效性及可行性.
摘要(英文):
Displacement predication of landslide is very important in control of landslide disaster. Considering the monotonously increasing character of the displacement time series of the landslide, a new intelligent prediction method combining grey system and evolutionary neural network (ENN) is proposed. In this method, based on the principles of displacement decomposition, the trend of displacement time series is extracted by grey system and the deviation of grey system is approximated by the ENN whose architecture and algorithm parameters evolve simultaneously through combining modified BP algorith...

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