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边坡变形的LMD-ELM多尺度预测模型研究

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-07  浏览次数:1
摘 要:为准确预测边坡变形,有效预防边坡灾害发生,提出构建基于局域均值分解(LMD)和极限学习机(ELM)的边坡变形多尺度预测模型。用LMD方法,将边坡变形时间序列分解为多尺度且相对平稳的随机项、周期项和趋势项。针对各项时间序列,分别构建基于ELM
  • 【题 名】边坡变形的LMD-ELM多尺度预测模型研究
  • 【作 者】李胜 韩永亮 高宏 罗明坤 胡海永
  • 【机 构】辽宁工程技术大学矿业学院 辽宁阜新123000 煤科集团沈阳研究院有限公司 辽宁沈阳110016
  • 【刊 名】《中国安全科学学报》2015年 第11期 16-21页 共6页
  • 【关键词】边坡变形 局域均值分解(LMD) 时间序列 极限学习机(ELM) 多尺度 预测
  • 【文 摘】为准确预测边坡变形,有效预防边坡灾害发生,提出构建基于局域均值分解(LMD)和极限学习机(ELM)的边坡变形多尺度预测模型。用LMD方法,将边坡变形时间序列分解为多尺度且相对平稳的随机项、周期项和趋势项。针对各项时间序列,分别构建基于ELM的预测模型。经累加各分项预测值,获得模型最终预测结果。以甘肃某边坡变形为案例,进行实证分析。结果表明:LMD-ELM模型能够充分挖掘数据内部隐含的变形规律,有效诠释多尺度变形与其诱发因素间复杂的响应关系,预测精度、运行速度和拟合泛化能力较其他模型有所提高。
 
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