一种改进BP神经网络的滑坡形变位移预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110468286.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113283161A | 公开（公告）日 | 2021-08-20 |
| 申请公布号 | CN113283161A | 申请公布日 | 2021-08-20 |
| 分类号 | G06F30/27;G06F111/06;G06F119/02;G06F119/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 范军林;涂梨平;柯福阳;罗兵;伍慧群;尧付友;饶邵文 | 申请（专利权）人 | 江西核工业测绘院集团有限公司 |
| 代理机构 | 广东高端专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 李彩凤 |
| 地址 | 江西省南昌市红谷滩区庐山南大道286号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例涉及神经网络技术领域，公开了一种改进BP神经网络的滑坡形变位移预测方法，包括：采集滑坡训练数据，构造预测数据集；对预测数据集进行归一化处理；采用蚁群算法建立BP神经网络模型，计算BP神经网络模型的最优解；采用最优解训练所述BP神经网络模型，得到滑坡预测模型；根据时间误差序列修正滑坡预测模型，得到预测结果。本发明实施例基于滑坡历史监测数据，通过改进BP数据网络建立得到滑坡预测模型，在存在多影响因素且影响因素呈现非线性变化的情况下，实现了对滑坡灾害进行准确预测，进而通过合理规划设计，降低监测成本与施工成本，有效保护人民群众的生命财产安全。 |
