[发明专利]基于多拓扑分级协同粒子群LSTM的滑坡位移预测方法

摘要

本发明公开了基于多拓扑分级协同粒子群LSTM的滑坡位移预测方法：步1：收集数据；步2：初始LSTM模型并设计解向量结构；步3：设定参数；步4：初始化种群，计算个体适应度并划分拓扑；步5，计算快速收敛拓扑个体的拉马克因子，更新快速收敛拓扑；步6，更新个体的速度及位置；步7，计算个体适应度并更新最优个体；步8，快速收敛拓扑收敛进入步骤10，否则进入步9；步9，替换得最优解；步10，协同拓扑都收敛则替换个体，否则执行骤11；步11，1个协同拓扑收敛则交换个体；步12，满足结束条件返回步5；否则进入步13；步13，输出最终LSTM模型并预测。本发明克服了易于陷入局部最优的问题，通过MHCHPSO优化LSTM结构使其更适应滑坡数据，提高滑坡预测精度。