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摘要
采用模拟滑坡实验装置，模拟坡角为30°、降雨为后锋降雨的滑坡，用超清摄像头收集不同时刻的滑坡变化平面图.在滑坡平面图中画出滑坡断裂曲线，进行图像二值化处理.由于对处理后的数据直接进行预测误差较大，因此先进行经验模态分解，然后对其进行人工神经网络预测，计算预测值和真实值之间的均方根误差RMSE和r2.结果表明：经验模态分解与人工神经网络相结合的方法进行滑坡趋势预测，有助于提高预测精度，进而对不同的滑坡进行趋势预测.
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单位兰州交通大学; 数理学院
