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对于阶跃型滑坡位移这一非稳态自然过程，提出一种结合集合经验模态分解法(EEMD)、Prophet和长短时记忆网络(LSTM)的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡位移数据为例，采用EEMD将位移时间序列分解为若干个本征模态函数(IMF)和残差(RES),将包含周期因素、随机因素的IMF叠加视为波动项，RES视为趋势项。分别采用Prophet和LSTM预测趋势项与波动项，两项预测结果叠加得到滑坡位移预测值。结果表明：该方法对于少量数据的白水河滑坡位移预测拟合度(R~2)达到0.98以上，优于支持向量机、人工神经网络等传统机器学习方法。且此方法对八字门滑坡各监测点的预测精度R~2同样在0.96以上，证明了此方法的有效性。
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中国科学院大学学报
Year： 2023
Issue： 04
Volume： 40
Page： 514-522
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