基于小波去噪及優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑坡變形預(yù)測(cè)研究

摘要：為提高滑坡變形預(yù)測(cè)精度,以小波去噪和優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),構(gòu)建了滑坡變形預(yù)測(cè)模型,即先利用小波去噪剔除滑坡變形序列中的誤差信息,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)滑坡變形預(yù)測(cè),且為保證其預(yù)測(cè)精度,利用試算篩選和混沌理論優(yōu)化其模型參數(shù),以實(shí)現(xiàn)滑坡變形的優(yōu)化預(yù)測(cè)。實(shí)例研究表明:小波函數(shù)、閾值選取方法和小波分解層數(shù)對(duì)去噪效果的影響較大,sym8小波函數(shù)、軟閾值及12層分解層數(shù)組合在實(shí)例中的去噪效果相對(duì)最優(yōu);同時(shí),隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)優(yōu)化和節(jié)點(diǎn)閾值優(yōu)化能有效提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度,在初步預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)中,SH1號(hào)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的相對(duì)誤差均小于2%,平均相對(duì)誤差僅為1.65%,并在可靠性驗(yàn)證中,SHZ2號(hào)和SHZ3號(hào)監(jiān)測(cè)點(diǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果的平均相對(duì)誤差分別為1.54%和1.51%,說明該模型不僅具有較高的預(yù)測(cè)精度,還具有較好的穩(wěn)定性,適用于滑坡變形預(yù)測(cè)。