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基于经验模态分解和LSTM模型的滑坡位移预测
摘要
滑坡是一种严重的地质灾害，其位移预测对于人们的生命财产安全至关重要。本文提出了一种基于经验模态分解和LSTM模型的滑坡位移预测方法。首先，对滑坡位移数据进行经验模态分解，将原始信号分解成若干个本征模态函数（EMD）；其次，采用长短期记忆神经网络（LSTM）模型对每个EMD模态函数进行预测；最后，将每个EMD预测结果进行组合，得到整个滑坡的位移预测结果。实验结果表明，本文方法能够较好地对滑坡位移进行预测，具有一定的应用价值。
关键词：滑坡；位移预测；经验模态分解；LSTM模型
Abstract
Landslideisaseriousgeologicaldisaster,anditsdisplacementpredictioniscrucialforpeople'slifeandpropertysafety.Inthispaper,alandslidedisplacementpredictionmethodbasedonEmpiricalModeDecomposition(EMD)andLongShort-TermMemory(LSTM)modelisproposed.Firstly,thelandslidedisplacementdataisdecomposedintoseveralIntrinsicModeFunctions(IMFs)byEMD.Secondly,theLSTMneuralnetworkisusedtopredicteachIMFseparately.Finally,thepredictedvaluesofeachIMFarecombinedtoobtainthedisplacementpredictionresultoftheentirelandslide.Experimentalresultsshowthatourproposedmethodcanpredictthelandslidedisplacementwell,andhaspracticalapplicationvalue.
Keywords:landslide;displacementprediction;empiricalmodedecomposition;LSTMmodel
一、引言
滑坡是一种常见的地质灾害，其发生往往会对人们的生命财产造成严重的损失。通过对滑坡的位移进行监测和预测，可以有效地降低滑坡灾害的损失。因此，滑坡位移预测一直是地质学和灾害防治领域的研究热点之一。
在滑坡位移预测的研究中，传统的统计分析和时间序列方法在处理高维度和非线性序列上存在一定的局限性。近年来，机器学习和深度学习技术的应用为滑坡位移预测带来了新的思路。其中，基于经验模态分解（EMD）和长短期记忆（LSTM）模型的混合方法由于其高效性和准确性受到广泛关注。
本文旨在提出一种基于EMD和LSTM模型的滑坡位移预测方法，并在真实数据集上进行实验验证。
二、相关工作
近年来，滑坡位移预测的研究呈现出日益增长的趋势。研究者们尝试使用各种方法来提高位移预测的准确性。这些方法包括统计模型、回归模型、神经网络模型、自回归移动平均模型和时间序列分析等。
其中，深度学习算法在滑坡位移预测中被广泛应用。2016年，刘永花等人提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的滑坡位移预测方法。他们在滑坡数据集上进行了大量实验，结果显示该方法可以有效地提高预测的准确性[1]。2017年，郭峰等人提出了一种基于深度信任网络（DTN）的滑坡位移预测方法。该方法通过训练一个可以自动更新权重的深度模型来预测滑坡位移[2]。此外，还有许多其他深度学习算法被应用于滑坡位移预测中，如循环神经网络（RNN）[3]、波态神经网络（WNN）[4]等。
三、方法
本文提出的滑坡位移预测方法基于经验模态分解和LSTM模型，具体步骤如下：
1.经验模态分解
EMD是一种将非线性和非平稳信号分解成若干个本征模态函数（IMF）的方法。IMF是一种满足以下两个条件的函数：在滤波后，所有极大值和极小值的数量相等，并且在任意时刻，上升和下降过程的平均次数相等。通过EMD分解，原始信号可以被表示成$N$个IMF和一条剩余项$R_n$。
EMD的详细步骤如下：
（1）对原始信号进行极大值和极小值查找。
（2）对极大值和极小值之间的数据进行三次样条插值平滑处理。
（3）将信号去除极值点的平均值。得到第一个IMF。
（4）将第一个IMF从原始信号中减去，得到一个新的信号。如果这个新的信号不满足IMF的特征，则重复以上步骤，直到新的信号表示出IMF的特征。
重复以上步骤，直到得到$N$个IMF和一条剩余项$R_n$。其中，$N$的选取需满足$R_n$中的信息足够少。
2.LSTM模型
本文采