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摘要：本发明属于滑坡预测技术领域，公开了一种基于改进白鲸算法的BiLSTM‑Attention黄土滑坡位移预测方法及系统，利用指数平滑法将滑坡累计位移分解为趋势项位移和周期项位移，并划分训练集和测试集；建立BiLSTM‑Attention网络模型，设计基于模糊集的多策略增强型白鲸算法，利用FBWO优化BiLSTM‑Attention模型中的超参数，实现BiLSTM‑Attention网络中隐含层节点数、初始学习率、最大迭代次数和正则化系数四个超参数的自适应寻优，最终得到FBWO‑BiLSTM‑Attention滑坡位移预测模型用以预测周期项位移；将趋势项位移数据输入到偏最小二乘回归模型中，得到预测的趋势项位移；将周期项位移数据输入到FBWO‑BiLSTM‑Attention预测模型中得到周期项位移的预测值；将预测的趋势项位移和周期项位移相加，得到最终的滑坡累计位移预测结果。
主权项：1.一种改进白鲸优化的BiLSTM-Attention黄土滑坡位移预测方法，其特征在于，包括：S1，利用指数平滑法将滑坡累计位移分解为趋势项位移和周期项位移，并划分训练集和测试集；S2，建立BiLSTM-Attention网络模型，设计基于模糊集的多策略增强型白鲸算法，利用FBWO优化BiLSTM-Attention模型中的超参数，实现BiLSTM-Attention网络中隐含层节点数、初始学习率、最大迭代次数和正则化系数四个超参数的自适应寻优，最终得到FBWO-BiLSTM-Attention滑坡位移预测模型用以预测周期项位移；S3，将趋势项位移数据输入到偏最小二乘回归模型中，得到预测的趋势项位移；将周期项位移数据输入到FBWO-BiLSTM-Attention预测模型中得到周期项位移的预测值；S4，将预测的趋势项位移和周期项位移相加，得到最终的滑坡累计位移预测结果。
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百度查询： 西北大学 一种改进白鲸优化的BiLSTM-Attention黄土滑坡位移预测方法及系统
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