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摘要
在边坡变形数字化分析中,数据算法的选取已成为影响预测结果的重要因素之一。本文旨在排除工程地质条件等其他现场因素的影响,研究分析工具中常见的窗口平滑多项式、小波分析,对灰色系统GM(1,1)及BP神经网络在预测边坡变形时的精确度影响。结果表明:(1)当边坡变形稳定,边坡位移时序图呈直线抬升趋势时,此时基于窗口平移多项式的BP神经网络能够获得较为精确的预测值;(2)当边坡变化异常,位移时序图呈阶跃式曲线时,此时基于小波分析的BP神经网络能够获得较为精确的预测值。
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在边坡变形数字化分析中,数据算法的选取已成为影响预测结果的重要因素之一。本文旨在排除工程地质条件等其他现场因素的影响,研究分析工具中常见的窗口平滑多项式、小波分析,对灰色系统GM(1,1)及BP神经网络在预测边坡变形时的精确度影响。结果表明:(1)当边坡变形稳定,边坡位移时序图呈直线抬升趋势时,此时基于窗口平移多项式的BP神经网络能够获得较为精确的预测值;(2)当边坡变化异常,位移时序图呈阶跃式曲线时,此时基于小波分析的BP神经网络能够获得较为精确的预测值。
