混沌时间序列在边坡位移预测中的应用

被引：7

作者：

刘勇健 ^{[1
]}

张伯友 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国科学院广州地球化学所

[2] 广东工业大学岩土工程研究所

来源：

辽宁工程技术大学学报 | 2007年 / 01期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

混沌时间序列; 边坡位移预测; 相空间重构; Lyapunov指数; 加权一阶局域法; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

P642.22 [滑坡];

学科分类号：

0837 ;

摘要：

根据非线性边坡位移时间序列,运用相空间重构理论,建立了加权一阶局域法边坡位移预测模型、基于Lyapunov指数的边坡位移预测模型、基于神经网络的混沌时间序列边坡位移预测模型,对比分析了三个预测模型的特点。新龙寺滑坡预测研究表明,基于混沌时间序列预测方法具有很好的预测精度和广泛的适应性。

引用

页码：74 / 76

页数：3

共 6 条

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[6]

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