，和分别是各结构对应的偏置项探讨滑坡位移预测中模型与经验模态分解的应用地质工程论文记忆网络是和在世纪末提出的种新型多层感知器，属于递归神经网络，的种。

但不同于传统。

经验模态分解经验模态分解法是等于年提出的种基于时域特征的信号分解方法，该理论认为任何信号都是由不同的本征模态函数，构成何预测滑坡位移的增长成为了学者们关注的焦点问题。

探讨滑坡位移预测中模型与经验模态分解的应用地质工程论文。

首先识别信号的所有极值点，分别拟合出信号的上下包络线，关键词模型峡库区地质工程新滩滑坡时间序列滑坡位移预测经验模态分解长短时记忆网络研究背景滑坡位移预测是目前国际滑坡研究领域的前沿问题，它能够通过对滑坡历史变形情况的总结，预测今流行的长短时记忆网络模型来对滑坡滑动前的累积位移进行动态预测。

首先选用经验模态分解法将滑坡累积位移分解成趋势项和周期项，然后利用多项式函数预测趋势项位移再利用动态位移累加得到最终的模型计算值。

结果表明模型预测结果的均方根误差为，相关性系数达，具有较高的预测精度，为阶梯状滑坡位移的预测提供了种可行的思路。

本文以峡库区为例，首先利用的位移预测模型对滑坡的提前预报具有重要意义，然而以往的研究多是选用静态预测模型，无法满足滑坡的动态特性。

鉴于此，以峡库区新滩滑坡为例，选用了近期较为流行的长短时记忆网络模型来域的前沿问题，它能够通过对滑坡历史变形情况的总结，预测今后段时间内滑坡的状态，因此对于滑坡的预测预报具有重要的意义。

在峡库区，受到降雨和库水位联合作用的影响，滑坡累计位移通常显现出阶探讨滑坡位移预测中模型与经验模态分解的应用地质工程论文模型预测周期项位移最后将各分量位移累加得到最终的模型计算值。

结果表明模型预测结果的均方根误差为，相关性系数达，具有较高的预测精度，为阶梯状滑坡位移的预测提供了种可行的思预测研究提供新的思路。

摘要建立高精度的位移预测模型对滑坡的提前预报具有重要意义，然而以往的研究多是选用静态预测模型，无法满足滑坡的动态特性。

鉴于此，以峡库区新滩滑坡为例，选用了近期较极值点，分别拟合出信号的上下包络线计算两条包络线的平均值为将减去得到−将看成新的，重复步骤，根据判止准则筛理论将累计位移分解为趋势项位移和周期项位移然后分别利用多项式函数和模型对两个位移分量进行预测最后选取两种指标来评价本文模型的精度，旨在验证其准确性，并为后续类似滑坡的位移对滑坡滑动前的累积位移进行动态预测。

首先选用经验模态分解法将滑坡累积位移分解成趋势项和周期项，然后利用多项式函数预测趋势项位移再利用动态模型预测周期项位移最后将各分状的特征，在雨季加速而在旱季则几乎保持平稳。

因此，如何预测滑坡位移的增长成为了学者们关注的焦点问题。

探讨滑坡位移预测中模型与经验模态分解的应用地质工程论文。

摘要建立高精度选出原始信号的第阶的，用减去得到。

关键词模型峡库区地质工程新滩滑坡时间序列滑坡位移预测经验模态分解长短时记忆网络研究背景滑坡位移预测是目前国际滑坡研究领探讨滑坡位移预测中模型与经验模态分解的应用地质工程论文数，构成的，因此可以通过信号本身的特征尺度将单个信号分解成不同的。

设有信号，则方法的分解步骤如下所述。

首先识别信号的所似相似，但却有着完全不同的参数，各自以不同的方式控制着记忆单元。

与大部分传统神经网络类似的是，对于组确定的训练数据，该模型会不停地通过训练调整各个单元间的连接权重，随着迭代次数的增加为时刻的输入为输入节点与隐藏节点的连接权值为隐藏节点与输出节点的连接权值为时刻的输出，代表了的隐藏状态，可表示为，其中为时刻记忆单模型的是，增加了记忆单元输入门输出门和遗忘门等机制，可以通过控制不同时刻信息的传递来提升整个网络对于长序列数据的处理能力见图。

各门结构相应的函数如下的，因此可以通过信号本身的特征尺度将单个信号分解成不同的。

设有信号，则方法的分解步骤如下所述。

探讨滑坡位移预测中模型与经验模态分解的应用地质工程论文。

长短，计算两条包络线的平均值为将减去得到−将看成新的，重复步骤，根据判止准则筛选出原始信号的第阶的，用减去得到今后段时间内滑坡的状态，因此对于滑坡的预测预报具有重要的意义。

在峡库区，受到降雨和库水位联合作用的影响，滑坡累计位移通常显现出阶梯状的特征，在雨季加速而在旱季则几乎保持平稳。

因此，如