基于MIV-BP神经网络的库岸滑坡位移预测

首先采用平均值影响(MIV)法对影响库岸滑坡的外部诱发因素进行了筛选,然后结合BP神经网络建立了MIV-BP库岸滑坡位移预测模型,并对三峡库区重大滑坡灾害之一的奉节县藕塘滑坡进行了位移预测研究。结果表明:MIV-BP模型的预测结果与实际变形特征基本一致,与未考虑滞后性的BP模型相比,最大误差减小了4.41%。该模型能够较好地对库岸滑坡变形进行预测,可运用在三峡库区涉水滑坡的位移预测中。