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滑坡体动态变形监测数据特征信息提取与预警建模研究
2017-09-13 16:51  

      本项目研究利用现已具备的大量监测资料,分析滑坡内在的规律,成功地建立了有效的、及时的滑坡预测预警模型,是准确的滑坡预报的可靠手段,可对滑坡体进行安全监测和监控,是保证工程安全运行的重要措施之一。关键技术:本课题基于相空间重构技术、小波降噪技术、EMD多尺度分解技术及神经网络等现代数据分析理论,以多年实际监测滑坡时间序列为研究对象,主要研究滑坡时间序列的降噪、净化方法,进行滑坡时间序列的周期性、动力性特征分析及时变信息提取,编写相应运算程序,并在此基础上建立遗传神经网络灾害预警模型等预测模型。
      本成果可应用于滑坡动态观测数据的处理和滑坡灾害预报,可对滑坡数据的有效净化、滑坡规律的总结、灾害的预测预警提供一定的理论支持,可为滑坡数据的有效处理提供手段。完善的滑坡数据管理、处理、预报系统,对灾害的有效防治具有一定的实用意义。

成果完成人:李喜盼

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