基于EEMD的BP神经网络边坡预测研究

针对边坡变形中非平稳和非线性的数据处理问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和BP神经网络相结合的边坡变形预测新算法(EEMD-BP)。该算法先对边坡变形序列进行EEMD分解,有效分离出隐含在时序中具有不同尺度特征的子序列,进而对各子序列建立BP神经网络预测模型,最后叠加各子序列预测值得到边坡变形最终预测结果。与GM(1,1)和BP神经网络模型对比分析表明,该算法预测精度较高,在边坡变形波动剧烈时段,也能保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度。