[发明专利]一种基于改进VMD-TCN的滑坡位移预测方法有效
| 申请号： | 202310504048.5 | 申请日： | 2023-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN116227365B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 冷小鹏;江文金;欧鸥;吴旭 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学;成理智源科技（成都）有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082;G06N3/084;G06Q10/04;G01B21/02 |
| 代理公司： | 成都市熠图知识产权代理有限公司 51290 | 代理人： | 邓昉 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进VMD‑TCN的滑坡位移预测方法，属于滑坡位移预测领域，包括以下步骤：采集待预测区域内一段时间内的滑坡数据，包括历史累积位移数据和影响该区域滑坡的多个影响因子序列；用VMD方法分解历史累积位移数据得到趋势项位移和周期项位移；确定预测的时间节点T3，对T3的趋势项位移进行预测；选出与周期项位移最相关的几个影响因子序列，与周期项位移构成影响因子向量，构建周期项位移预测网络，用影响因子向量训练得到周期项位移预测模型并对T3的周期项位移进行预测，最后T3得到滑坡位移预测值。本发明能克服现有预测模型训练时间长、梯度消失或梯度爆炸等问题，能提高滑坡位移预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 vmd tcn 滑坡 位移 预测 方法 | ||
【主权项】：
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