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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开一种滑坡位移预测方法、存储介质、设备，涉及地质位移预测技术领域，方法具体为：根据VMD分解将滑坡位移时间序列数据分解为趋势项位移数据和周期项位移数据；采用灰色关联分析周期项位移数据与滑坡位移影响因素之间的关联性，选取与滑坡位移数据关联性最强的两个影响因素作为外部诱因，将外部诱因与周期项位移数据组合成周期项数据集；采用MLP对趋势项位移数据进行预测，得到趋势项位移数据的预测值；采用引入自注意力机制的MLP‑GRU模型对周期项位移数据进行预测，周期项数据集作为模型输入，得到周期项位移数据的预测值；将得到的趋势项位移数据的预测值与周期项位移数据的预测值相加，得到滑坡位移预测值。本发明提高了滑坡位移预测的效率。
主权项：1.一种滑坡位移预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据设定的采样时间采集滑坡位移时间序列数据，根据VMD分解将滑坡位移时间序列数据分解为趋势项位移数据和周期项位移数据；S2、采用灰色关联分析周期项位移数据与滑坡位移影响因素之间的关联性，并结合影响因素的滞后性特征，选取与滑坡位移数据关联性最强的两个影响因素作为外部诱因，将外部诱因与周期项位移数据组合成周期项数据集；S3、采用MLP对趋势项位移数据进行预测，得到趋势项位移数据的预测值；S4、采用引入自注意力机制的MLP-GRU模型对周期项位移数据进行预测，将周期项数据集作为所述模型的输入，得到周期项位移数据的预测值；其中，引入自注意力机制的MLP-GRU模型包括MLP单元、门控循环单元、自注意力单元以及两个全连接层和输出层；周期项位移数据输入MLP单元，提取特征向量，将MLP单元提取的特征向量输入门控循环单元得到隐藏状态，利用自注意力单元注意不同时间步的隐藏状态在门控循环单元的各层之间传递时的相关性，得到全局特征向量，利用两个全连接层实现对全局特征向量的线性回归计算，并从输出层输出周期项位移数据的预测值；S5、将得到的趋势项位移数据的预测值与周期项位移数据的预测值相加，得到滑坡位移预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种滑坡位移预测方法、存储介质、设备
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