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论文研究 - 基于阻尼Holt-Winters模型的边坡深部水平位移预测方法
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2020-05-22
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边坡深部水平位移的预测是边坡变形监测的重要组成部分,对于预防边坡安全事故具有重要的指导意义。 Holt-Winters模型适用于预测边坡深水平位移的数据序列,该数据序列既显示趋势增长又显示季节波动。 首先,从特定的边坡监测项目中,选择数据集作为预处理后土壤深水平位移的经验分析原始数据,然后使用Holt-Winters的阻尼模型进行数据挖掘,最后与传统的预测方法包括神经网络模型和k最近邻分类。 结果表明,阻尼霍尔特冬季模型具有最高的预测精度。
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