基于VMD-SSA-LSTM的滑坡变形预测模型研究

打开文本图片集

0 引言

滑坡是一种较为严重的自然灾害，会给人类社会及生命财产造成重大损失。滑坡的演化过程是多种因素相互作用的结果，呈现复杂且非线性的特点。滑坡变形趋势预测对滑坡稳定性分析具有较大的参考价值。目前，滑坡变形趋势预测已成为当下滑坡预警预报研究中较为流行的方向，冯非凡等构建了一种V/S和LSTM结合的滑坡变形趋势分析方法，为滑坡变形综合评价提供决策支撑;刘艺梁等[2]构建了经验模态分解（EMD）与BP神经网络预测模型，验证了该模型具有一定的适用性和较高的预测精度；陈建军[3]提出的变分模态分解（VMD）和长短时记忆网络（LSTM）的位移预测模型，验证具有较好的预测精度。（剩余8728字）