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时间:2020-03-23
《基于最优加权组合模型及高斯-牛顿法的滑坡变形预测研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、JournalofEngineeringGeology工程地质学报1004—9665/2009/17(4)-0538-07基于最优加权组合模型及高斯一牛顿法的滑坡变形预测研究李秀珍①②③王成华①②③孔纪名①②(①中国科学院山地灾害与表生过程重点实验室成都610041)(②中国科学院一水利部成都山地灾害与环境研究所成都610041)(③西南交通大学土木工程学院成都610031)摘要在对最优加权组合理论和高斯一牛顿法优化非线性模型参数的方法研究的基础上,依托于洒勒山滑坡的实际变形监测资料,建立了该滑坡变形预测的3个非线性预测模
2、型:指数模型、Verhulst模型和灰色GM(1,1)模型;利用最优加权组合理论建立了洒勒山滑坡的最优加权组合预测模型,并运用高斯一牛顿法对各单一模型和组合模型的参数进行了优化。通过对比分析得出:组合模型的预测精度高于任何单一模型的预测精度;参数优化后各单一模型的预测精度都有不同程度的提高;参数优化后的组合模型预测精度是最高的。因此,综合运用最优组合理论和高斯一牛顿法处理滑坡预测预报模型,是提高滑坡预测预报精度的行之有效的方法。关键词滑坡变形预测最优加权组合模型高斯一牛顿法中图分类号:P642.22文献标识码:AACTUA
3、LCASEBASEDPREDICTIoNMoDELSFoRLANDSLIDEDE.FORMATIoNLIXiuzhen①②③WANGChenghHa①②③KONGJiming①②((~KeyLaboratoryofMouutainHazardsandsu咖eProcesses,ChineseAcademyofSciences,Chengdu610041)(②ChengduInstituteofMountainHazardsandEnvironment,ChineseAcademyofSciences,Chengdu6100
4、41)(③CivilEngineeringCollege。SouthwesternJiaotongUniversity。Chengdu610031)AbstractAccordingtothemonitoreddataofSaleshanlandslide-threenonlinearpredictionmodels(i.e.,expo—nentialmodel,VerhulstmodelandgreyGM(1,1)mode1)forthelandslidedeformationisdevelopedinthispaper
5、.ThemodelsarebasedonthestudyingofcombinedmodelwithoptimumweightandGauss—Newtonmethod.Thenthecombinedmodelwithoptimumweightofthelandslideisbuilt.TheparametemineachindividualmodelandthecombinedmodelareoptimizedusingGauss—Newtonmethod.Byanalyzingandcomparing,thepaper
6、canconcludethatthepredictionaccuracyofthecombinedmodelarehigherthanthatofanindividualmode1.TheprecisionforeachmodelafteroptimizingparametemusingGauss—-Newtonmethodisobviouslyhigherthanthatofthemodelsbe-foreusingtheoptimizingparametem.Thecombinedmodelwiththeoptimiz
7、ingparametersinallmodelshasthehighestprecision.So,itisanefectiveandfeasiblemethodforimprovinglandslidepredictiontousethecombinedmodelwithoptimumweightandGauss—-Newtonmethod。KeywordsLandshde。Deformationprediction,Combinedmodelwithoptimumweight,Gauss—Newtonmethod,Sa
8、leshan收稿日期:2008—09—27;收到修改稿13期:2009—04—14.基金项目:国家自然科学基金资助项目(40802072),中国科学院“西部之光”人才培养计划项目(08112140140)资助第一作者简介:李秀珍,地质工程专业.Email:lxzljt@sina.coin17(4)李秀珍
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