边坡非线性位移预测的动力系统自记忆模型

摘要

边坡位移的准确预测对于边坡稳定性评价、边坡安全状态的预警以及滑坡灾害的控制具有重要意义。将"动力系统自记忆原理"引入到边坡位移时间序列预测研究。首先将量测得到的边坡位移时序数据视为描写边坡位移非线性动力学模型的一个特解,采用双向差分原理反导出边坡位移非线性常微分方程。以此作为微分动力核,运用自记忆原理建立了边坡位移预测的自记忆模型。将该方法用于三峡永久船闸边坡和卧龙寺边坡变形预测,研究结果表明:自记忆模型对于边坡位移预测具有较高的预测精度和较强的预测多个时序步位移的能力,从而为边坡位移预测提供了一条新途径。