基于主成分分析和长短期记忆网络的滑坡地表位移监测数据缺失插补算法

在滑坡地表位移监测过程中,由于设备工作异常或恶劣气候的干扰,原始数据会随机出现长时间序列的缺失,这类数据对滑坡的预警和预测有很大的影响。针对上述问题,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和长短期记忆网络(long-short term memory, LSTM)的数据插补方法。首先利用PCA实现滑坡监测数据的降维和特征提取,消除数据间的相关性,然后建立基于LSTM的地表位移监测数据插补模型,对缺失数据进行插补。实验结果表明：该模型与BP(back propagation)神经网络等其他几种机器学习插补模型相比,平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.523、1.233和0.009,均优于其他几种模型;该模型能够较好地解决地表位移长时间序列数据缺失的问题。     

基于鲸鱼优化混合神经网络的滑坡位移预测

针对静态机器学习模型难以有效反映滑坡的动态演化特性,且存在时序过长时历史数据遗忘导致位移预测结果不稳定的问题。本文提出了一种基于鲸鱼优化卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和双向门控循环神经网络(bidirectional gated recurrent neural network,BiGRU)的滑坡位移动态预测方法。首先对滑坡影响因子进行特征筛选,构建数据集,建立CNN-BiGRU网络模型,使用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)对模型进行超参数寻优,使用CNN网络模型从滑坡数据中提取潜在的特征向量,将特征向量以时间序列的形式输入到BiGRU模型中,利用其处理时间序列数据的优势,完成滑坡位移预测。结果表明,本文提出的模型得到的滑坡位移预测精度较高,与未优化的CNN-BiGRU相比均方根误差(RMSE)下降了0.0305mm。