公开(公告)号：CN109492793B

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN201811150026.9

申请日：2018-09-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 邓洪高 ,  姚鹏远 ,  孙希延 ,  纪元法 ,  王守华 ,  符强 ,  严素清 ,  吴孙勇 ,  付文涛 ,  赵松克 ,  李有明

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种动态灰色费尔哈斯特神经网络滑坡形变预测方法，涉及滑坡监测形变预测技术领域，解决的技术问题是提供一种滑坡形变预测精度高的方法，包括以下步骤：建立滑坡体累积位移量原始数据；对数据预处理；通过灰色Verhulst模型对数据进行拟合；计算残差并构建残差序列；训练GA‑BP神经网络；得到预测残差序列；计算组合模型预测值。本发明对滑坡形变预测精度有较大的提高。

公开(公告)号：CN110059392A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201910289303.2

申请日：2019-04-11

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 纪元法 ,  姚鹏远 ,  孙希延 ,  邓洪高 ,  付文涛 ,  庾新林 ,  纪春国 ,  陈奇东 ,  张风国 ,  赵松克 ,  符强 ,  王守华 ,  黄建华 ,  杜保强

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种滑坡形变预测方法，获取滑坡体累积位移量原始数据，得到累积位移量原始数据序列；对所述累积位移量原始数据序列进行预处理；将预处理后的累积位移量原始数据序列输入粒子群优化灰色Verhulst模型，得到累积位移量初始预测数据序列；计算累积位移量初始预测数据的残差，得到初始预测数据残差序列；马尔可夫链修正所述初始预测数据残差序列，根据修正后的初始预测数据残差序列计算得到最终预测数据序列。本发明使用的灰色Verhulst模型相比于原始的灰色Verhulst模型进行了改进，采用粒子群算法对灰色Verhulst模型的参数值进行优化，利用滑动窗对原始数据序列进行动态更新，使用马尔可夫链修正模型的残差，模型预测精度有较大提高。

公开(公告)号：CN109492793A

公开(公告)日：2019-03-19

申请号：CN201811150026.9

申请日：2018-09-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 邓洪高 ,  姚鹏远 ,  孙希延 ,  纪元法 ,  王守华 ,  符强 ,  严素清 ,  吴孙勇 ,  付文涛 ,  赵松克 ,  李有明

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种动态灰色费尔哈斯特神经网络滑坡形变预测方法，涉及滑坡监测形变预测技术领域，解决的技术问题是提供一种滑坡形变预测精度高的方法，包括以下步骤：建立滑坡体累积位移量原始数据；对数据预处理；通过灰色Verhulst模型对数据进行拟合；计算残差并构建残差序列；训练GA-BP神经网络；得到预测残差序列；计算组合模型预测值。本发明对滑坡形变预测精度有较大的提高。