边坡非线性位移的神经网络c时间序列分析new

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1、第24卷第19期岩石力学与工程学报Vol.24No.192005年10月ChineseJournalofRockMechanicsandEngineeringOct.，2005边坡非线性位移的神经网络–时间序列分析112刘晓，曾祥虎，刘春宇(1.湖北清江水电开发有限责任公司，湖北宜昌443002；2.北京国电水利电力工程有限公司，北京100024)摘要：边坡的变形表现出复杂的非线性演化特征，大量的工程实践表明利用部分实测的边坡位移时间序列来预测未来边坡的位移更为准确。以神经网络和时间序列分析方法为

2、基础，使用零均值化和标准偏差预处理方法，以及规则化能量函数法和贝叶斯规则化方法进行BP神经网络建模，利用BP网络对边坡位移非平稳时序进行趋势项提取，使非平稳监测时序转化为平稳时序以进行常规ARMA时序分析。结合滚动预测方法，建立了适合岩土体位移预测的神经网络–时间序列分析联合模型，以隔河岩水电站进水口边坡变形和水布垭水电站大岩淌滑坡位移为例进行预测分析。研究结果表明：新模型的预测精度高、实时可靠，可应用于实际工程。关键词：岩土力学；人工神经网络；时间序列；边坡；位移；预测中图分类号：TU45文献标

3、识码：A文章编号：1000–6915(2005)19–3499–06RESEARCHONARTIFICIALNEURALNETWORK-TIMESERIESANALYSISOFSLOPENONLINEARDISPLACEMENT112LIUXiao，ZENGXiang-hu，LIUChun-yu(1.HubeiQingjiangHydroelectricDevelopmentCo.，Ltd.，Yichang443002，China；2.BeijingGuodianWaterResourcesand

4、ElectricPowerEngineeringCo.，Ltd.，Beijing100024，China)Abstract：Asanexplicitbehaviorofthecomplicateddynamicsystem，thedisplacementsofsloparecharacterizedwithrandomnessandindeterminationinvolvingmanyuncertainfactors；andthephysical-basedmodelingisverydiffi

5、culttofulfillpredictionfunction.Asanalternative，itwasprovedbymanypracticalengineeringcasesthatasetofdisplacementtimeseriestopredictthefuturedisplacementcanbeused.Basedontheprinciplesofartificialneuralnetworkandtimeseriesanalysis，theBPnetworkisestablis

6、hedbyzeromeanmethod，standarddeviationpreprocess，regularizationenergyfunction,andBayes-regularizationtoextractthetrendtermofdisplacementtimeseries.Aftertheextraction，thedisplacementtimeseriesbecomesabalanceseries,whichcouldbeprocessedbynormalARMAmodel.

7、Inaddition，combinedwiththereal-timetracingalgorithm，theartificialneuralnetwork-timeseriesanalysis(unitedmodeling)fornonlineardisplacementingeotechnicalengineeringwasproposed.Asatest，thismodelingwasusedindisplacementpredictionofGeheyanHydraulicPowerSta

8、tionintakeslopeandDayantangslopeinShuibuyaHydraulicPowerStationproject.Theresultsofengineeringcaseindicatethatitisreliablewithhighprecision.Itisprovedthatthismodelingcanbeusedtopracticalengineering.Keywords：rockandsoilmechanics；artificialneura