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公开(公告)号:CN117725368A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202410173118.8
申请日:2024-02-07
IPC分类号: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06F18/2135
摘要: 本发明公开了一种公路边坡位移预测方法,属于公路边坡位移预测技术领域,为了解决现有公路边坡位移监测数据非线性、噪声多、不平稳的特点,导致边坡位移预测精度存在不足的问题,包括:对预设时间段内公路边坡地表位移数据进行预处理,得到预处理后的边坡地表位移数据,进而计算边坡累计位移;利用变分模态分解算法和粒子群算法对边坡累计位移进行分解,得到分解后的若干数据;将分解后的若干数据和预处理后的边坡地表位移数据整理为数据集;利用数据集对边坡位移预测模型进行训练,得到训练好的边坡位移预测模型;根据新输入的边坡地表位移数据,利用训练好的边坡位移预测模型进行边坡位移预测。本发明具有较高的预测精度。
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公开(公告)号:CN117725368B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202410173118.8
申请日:2024-02-07
IPC分类号: G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06F18/2135
摘要: 本发明公开了一种公路边坡位移预测方法,属于公路边坡位移预测技术领域,为了解决现有公路边坡位移监测数据非线性、噪声多、不平稳的特点,导致边坡位移预测精度存在不足的问题,包括:对预设时间段内公路边坡地表位移数据进行预处理,得到预处理后的边坡地表位移数据,进而计算边坡累计位移;利用变分模态分解算法和粒子群算法对边坡累计位移进行分解,得到分解后的若干数据;将分解后的若干数据和预处理后的边坡地表位移数据整理为数据集;利用数据集对边坡位移预测模型进行训练,得到训练好的边坡位移预测模型;根据新输入的边坡地表位移数据,利用训练好的边坡位移预测模型进行边坡位移预测。本发明具有较高的预测精度。
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