高斯-牛顿法在滑坡预测预报模型参数优化中的应用

摘要：

对滑坡预测预报的非线性模型,存估计其参数时,传统的方法是将非线性模型在参数的近似值处展开成泰勒级数.并仅取至一次项,然后冉应用线性模型参数估计理论进行参数估计.因线性化时略去了,二阶及二阶以上的各高次项.所以必然会产生模型误差.介绍了高斯-牛顿法的基本原理,并以洒勒山新滑坡为例,在建立该滑坡厌色GM(1,1)模型和Verhulst模型的基础上,运用高斯牛顿法对两个非线性模型的参数进行优化.计算结果表明,参数优化后各模型的预测精度比优化前各模型的精度有显著提高.说明采用高斯-牛顿法优化非线性模型参数是提高滑坡预测预报精度的一种有效且切实可行的方法.

关键词：高斯-牛顿法、参数优化、滑坡预测预报、Verhulst模型、灰色GM(1,1)模型

所属期刊栏目：28

分类号：P642.22(水文地质学与工程地质学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50639070;成都山地所青年种子基金资助项目1100001071

在线出版日期：2009-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：132-135