基于时序AR补偿RBF模型的滑坡位移预测

为了提高复杂态势下滑坡位移预测的准确性,构建了基于时序AR补偿RBF神经网络的滑坡位移预测模型.首先采用RBF(Radial Basis Function)神经网络对滑坡位移整体趋势进行逼近,获取预测残差;然后基于时序AR构建预测残差补偿器;最终将AR预测残差值与RBF逼近值进行叠加,从而实现滑坡位移预测.以隔河岩水电站进水口滑坡38期监测数据为例,采用AR补偿RBF模型进行预测.预测结果表明:相较于单一RBF神经网络,AR补偿RBF模型的预测平均相对误差由12.718％降低至4.703％,均方误差由0.232降低到了0.032;AR补偿RBF模型对滑坡位移拐点、突变点的逼近更符合实际,且具有较高的外推预测能力.