| 基于多簇回声状态网络的边坡变形预测 |
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| 引用本文： | 华莎,袁于思,易灿灿,张磊.基于多簇回声状态网络的边坡变形预测[J].水利与建筑工程学报,2022,20(2):108-112. |
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| 作者姓名： | 华莎 袁于思 易灿灿 张磊 |
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| 作者单位： | 1．中铁武汉电气化局集团第一工程有限公司，湖北武汉430074；2．武汉科技大学，湖北武汉430081 |
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| 基金项目： | 湖北省安全生产专项资金科技项目;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 由于边坡失稳是一个循序渐进的过程，利用时间序列分析的方法来预测边坡未来变形，有利于实现边坡的稳定性评价。相比于传统的时间序列分析方法，多簇回声状态网络（ＭＣＥＳＮ）采用动态储备池将输入信号转换为高维状态向量，选择一组最优的状态向量来表示与任务相关的输入动态。为了验证模型的有效性，采用差分整合移动平均自回归模型（ＡＲＩＭＡ）、回归支持向量机（ＳＶＭ）、长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）和传统的回声状态网络（ＥＳＮ）以及ＭＣＥＳＮ对三峡船闸高边坡位移进行建模与分析，通过对比均方根误差（ＲＭＳＥ）和复相关系数，发现ＭＣＥＳＮ的预测精度和模型泛化能力更好。结果表明，ＭＣＥＳＮ在边坡变形预测具有良好的应用前景。
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| 关 键 词： | 边坡变形 多聚类 回声状态网络 时间序列预测 位移预测 |
Slope Deformation Prediction Based on Multi-cluster Echo State Network |
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| HUA Sha,YUAN Yusi,YI Cancan,ZHANG Lei.Slope Deformation Prediction Based on Multi-cluster Echo State Network[J].Journal of Water Resources Architectural Engineering,2022,20(2):108-112. |
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| Authors: | HUA Sha YUAN Yusi YI Cancan ZHANG Lei |
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