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申请/专利权人：青岛理工大学;青岛地质工程勘察院(青岛地质勘查开发局)

摘要：本申请公开一种基于位移矢量角和LSTM的滑坡位移预测方法及系统，涉及滑坡位移监测领域，方法包括：获取目标水库的历史监测数据；确定影响滑坡位移的有效因子；基于有效因子的历史数据以及历史监测数据中不同时刻的滑坡位移，分别对不同滑动窗口值下的第一预测模型和第二预测模型进行训练优化，确定其各自对应的最优滑动窗口值；当第一预测模型和第二预测模型的最优滑动窗口值相同时，在最优滑动窗口值下，分别计算训练优化后的第一预测模型和第二预测模型的评价指标值，并确定滑坡位移预测模型；采集目标水库当前的有效因子数据并输入滑坡位移预测模型，确定目标水库未来的滑坡位移。本申请能够准确预测水库未来的滑坡位移。

主权项：1.一种基于位移矢量角和LSTM的滑坡位移预测方法，其特征在于，所述基于位移矢量角和LSTM的滑坡位移预测方法包括：获取目标水库的历史监测数据；所述历史监测数据至少包括：不同历史时刻的水库水位和滑坡位移；对所述历史监测数据进行灰色关联度分析，确定影响滑坡位移的有效因子；所述有效因子至少包括：位移速率、累计位移和位移矢量角；根据所述历史监测数据筛选所述有效因子的历史数据；基于LSTM神经网络分别创建第一预测模型和第二预测模型；所述第二预测模型中的滑动窗口包含历史滑坡位移；所述第一预测模型中的滑动窗口不包含历史滑坡位移；以所述有效因子的历史数据为输入，以所述历史监测数据中第i+1时刻的滑坡位移为输出，分别对不同滑动窗口值下的第一预测模型进行训练优化，确定所述第一预测模型的最优滑动窗口值；以所述有效因子的历史数据和所述历史监测数据中第i时刻的滑坡位移为输入，以所述历史监测数据中第i+1时刻的滑坡位移为输出，分别对不同滑动窗口值下的第二预测模型进行训练优化，确定所述第二预测模型的最优滑动窗口值；当所述第一预测模型和所述第二预测模型的最优滑动窗口值相同时，在所述最优滑动窗口值下，分别计算训练优化后的第一预测模型和第二预测模型的评价指标值，并根据所述评价指标值确定最终的滑坡位移预测模型；所述评价指标值至少包括绝对百分误差值；采集目标水库当前的有效因子数据并输入所述滑坡位移预测模型，确定目标水库未来的滑坡位移。

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百度查询： 青岛理工大学 青岛地质工程勘察院(青岛地质勘查开发局) 基于位移矢量角和LSTM的滑坡位移预测方法及系统