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申请/专利权人：桂林电子科技大学
申请日：2021-03-24
公开（公告）日：2022-09-23
公开（公告）号：CN113111573B
专利技术分类：..使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机[SVM]或训练模型[2020.01]
专利摘要：本发明公开了一种基于GRU的滑坡位移预测方法，对滑坡地表位移变形进行监测，并利用构造的多项式模型计算出得到的滑坡位移数据中异常值的替换值；对利用所述替换值替换后的所有所述滑坡位移数据进行均值归一化处理，并构建GRU模型和训练集、验证集、测试集；利用所述训练集对所述GRU模型进行循环迭代，并利用所述验证集对训练后的所述GRU模型进行参数调整；利用所述测试集对调整参数后的所述GRU模型进行测试，并对得到的模型预测结果进行反均值归一化处理，完成滑坡位移预测，提高预测精度。
专利权项：1.一种基于GRU的滑坡位移预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对滑坡地表位移变形进行监测，并利用构造的多项式模型计算出得到的滑坡位移数据中异常值的替换值；对利用所述替换值替换后的所有所述滑坡位移数据进行均值归一化处理，并构建GRU模型和训练集、验证集、测试集；利用所述训练集对所述GRU模型进行循环迭代，并利用所述验证集对训练后的所述GRU模型进行参数调整；利用所述测试集对调整参数后的所述GRU模型进行测试，并对得到的模型预测结果进行反均值归一化处理，完成滑坡位移预测；对滑坡地表位移变形进行监测，并利用构造的多项式模型计算出得到的滑坡位移数据中异常值的替换值，包括：对滑坡地表位移变形进行监测，得到多个滑坡位移数据，多个所述滑坡位移数据包括多个正常值和多个异常值；将除所述异常值外的多个所述正常值序号作为自变量，多个所述正常值作为因变量构造多项式模型，将所述异常值序号输入所述多项式模型中，得到的所述多项式模型的输出值即为所述异常值的替换值。
百度查询： 桂林电子科技大学 基于GRU的滑坡位移预测方法
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