《滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析》这篇论文探讨了滑坡变形预测中灰色模型和神经网络的耦合应用。灰色模型(GM)和神经网络在数据处理上各有特点,GM擅长捕捉数据序列的趋势,而神经网络则能够有效地模拟数据中的非线性波动。论文提出了三种耦合结构——串联式、并联式和混联式,以适应不同类型的滑坡变形预测需求。
串联式模型将滑坡变形位移序列分解为趋势项和随机项,利用GM处理趋势项,神经网络则用于逼近随机波动。并联式模型则是分别利用GM和神经网络进行预测,通过智能非线性组合动态调整权重,以获得最佳组合预测结果。混联式模型通过引入灰白化层和灰模型群优化神经网络结构,旨在降低原始监测数据的随机性,提高模型的稳健性。
论文通过古树屋滑坡变形预测实例,对比分析了这三种耦合模型的适用性,结果显示,所有模型均提高了预测精度,适用于复杂条件下的滑坡变形预测。其中,对于具有明显波动特征的滑坡样本数据,神经网络的优势更为显著;而对于复杂多变的滑坡变形序列,混联式模型表现出了更高的预测准确性。
此外,文章指出,灰色模型和神经网络的耦合可以弥补单一模型的不足,灰色模型能够较好地揭示滑坡系统的演化规律,减少数据的随机性影响,而神经网络的非线性映射能力则能描述数据序列中的波动特性。通过结合这两种方法,耦合模型可以更好地应对滑坡变形预测中的不确定性问题,提高预测的可靠性和精确性。
总的来说,该研究为滑坡变形预测提供了一种新的、有效的建模思路,即通过融合灰色模型和神经网络,构建出更加灵活且适应性强的预测工具,这对于预防地质灾害、保障生命财产安全具有重要意义。未来的研究可以进一步探索不同耦合方式在不同地质条件和环境因素下的适用性,以及如何优化模型参数以提高预测效率。