一种基于分数阶算子Verhulst模型的滑坡变形预测方法

摘要

本发明提供了一种基于分数阶算子Verhulst模型的滑坡变形预测方法，包括收集滑坡原始位移数据，对原始位移数据序列进行累加处理，突出数据的规律性的步骤，以及建立Verhulst预测模型和使用天牛须搜索算法，求解得出Verhulst预测模型的最优分数阶数。本发明针对山体的位移时间序列提出了一种基于分数阶算子Verhulst模型的预测方法，通过将分数阶算子对原始序列进行累加处理，选用天牛须搜索算法在0到1阶之间得到拟合原始最优阶数，精准调节累加算子之间的数量级，将拟合平均相对误差降到最低，有效的提高了模型的精度。本发明的模型具有更好的拟合效果以及预测精度，能够有效地总结出山体滑坡的位移变化规律，对山体滑坡灾害预测具有一定的应用价值。