公开(公告)号：CN116011340A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310065477.7

申请日：2023-01-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 苏燕 ,  付家源 ,  林川 ,  谢秀栋 ,  赖晓鹤 ,  郑志铭 ,  黄斌 ,  陈耀鑫

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/13 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/08 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/10 ,  G06F18/27 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种考虑异元不确定性影响下的边坡变形预测方法。该方法：对相关历史监测数据进行处理；将处理好的数据按划分为学习样本集、定标样本集与预测集；将学习样本集作为基于异向弹性长短期记忆神经网络的输入构建多个区间预测模型；将得到的区间预测模型结合对应的定标样本进行初步感知，并根据实际观测值与输出的预测区间的关系得到相应的保形分数组，并分别计算经验概率分位数；利用经验概率分位数对各个模型生成的预测区间进行自适应优化，使得所构建的每个区间预测模型在有效理论覆盖和区间覆盖宽度两个矛盾的指标中取得最佳平衡，生成不确定性区间预测结果或确定性点预测值。本发明能够满足不同地况、不同位置的边坡变形预测需求。