基于数量化理论Ⅲ的滑坡变形组合预测研究

谌伟; 郝付军

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2017.01.025

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基于数量化理论Ⅲ的滑坡变形组合预测研究

试验研究

- 基于数量化理论Ⅲ的滑坡变形组合预测研究
- Forecasting Deformation Combination of Landslide Based on Third Theory of Quantification
- 水土保持通报 2017年37卷第1期页码：137-142
- 作者机构：
  
  陕西铁路工程职业技术学院,陕西,渭南,714000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  中央高校基本科研业务费专项“波纹钢腹板钢-混组合梁新型剪力连接件研究”（310821161118）
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2017.01.025
  中图分类号：
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
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谌伟, 郝付军. 基于数量化理论Ⅲ的滑坡变形组合预测研究[J]. 水土保持通报, 2017,37(1):137-142.

CHEN Wei, HAO Fujun. Forecasting Deformation Combination of Landslide Based on Third Theory of Quantification[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2017, 37(1): 137-142.
谌伟, 郝付军. 基于数量化理论Ⅲ的滑坡变形组合预测研究[J]. 水土保持通报, 2017,37(1):137-142. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2017.01.025.

CHEN Wei, HAO Fujun. Forecasting Deformation Combination of Landslide Based on Third Theory of Quantification[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2017, 37(1): 137-142. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2017.01.025.

摘要

[目的] 探讨基于数量化理论Ⅲ的组合预测模型在滑坡变形组合中的适用性，为滑坡变形组合预测提供新的思路。[方法] 选取GM（1，1）、支持向量机、BP神经网络及MC预测作为滑坡变形的单一预测模型，并利用数量化理论Ⅲ分析单项预测的相对误差区间的重要性，进而确定区间权重，再结合预测误差确定的组间权重，综合确定组合预测的权值。[结果] 组合预测结果相对误差的平均值为1.1%，方差为0.16。[结论] 组合预测较单一预测模型的预测精度及稳定性都有较大的提高。

Abstract

[Objective] To explore the applicability of the combined forecasting model based on the third theory of quantification in combined landslide deformation and to provide a new idea for forecasting the combined landslide deformation. [Methods] We used GM(1

support vector machine

BP neural network and MC prediction as a single prediction model of landslide deformation

and applied the third theory of quantification to analyze the importance of relative error interval and single prediction

and then determine the interval weights and the prediction error between groups

thus determining the combination weights of comprehensive prediction. [Results] The average value of relative error of combined prediction was 1.1% and the variance was 0.16. [Conclusion] Compare to single forecast model

the forecast accuracy and stability of combined prediction had been greatly improved.

关键词

Keywords

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