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基于VMD-SSA-LSTM的滑坡变形预测模型研究

2025-07-03 12:28200下载
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文件大小:1.64M

  摘要:为准确预测滑坡变形趋势,提前预防灾害的发生,为后续防灾减灾提供必要的数据保障,提出了一中基于VMD-SSA-LSTM的滑坡变形趋势预测模型。首先,利用变分模态分解模型(VMD)将滑坡GNSS监测曲线分解为多个子信号;然后利用通过麻雀搜索算法(SSA)优化后的长短期记忆网络(LSTM)对每个子信号进行趋势预测分析,最后将多个预测值相加后得到趋势预测结果。经检验验证得出,该模型的预测结果与实际变形结果相符,具有较高的适应性,可用于滑坡趋势预测分析,为滑坡变形的研究提供了一种新的思路。

  文章目录

  0 引言

  1 模型基本原理

  1.1 VMD模型

  1.2 SSA模型

  1.3 LSTM模型

  1.4 基于VMD-SSA-LSTM预测模型主要思路

  2 实例应用

  2.1 现场概况

  2.2 模型测试

  2.3 结果对比

  3 结论



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