【摘 要】
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目前滑坡监测方式主要是点监测,但这种监测手段只能反映滑坡局部的变形情况,不能完全反映滑坡面上整体的变形情况,而且在测量过程中,监测值往往会受到随机噪声的干扰,影响各
【机 构】
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中国地质大学（武汉）数学与物理学院
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目前滑坡监测方式主要是点监测,但这种监测手段只能反映滑坡局部的变形情况,不能完全反映滑坡面上整体的变形情况,而且在测量过程中,监测值往往会受到随机噪声的干扰,影响各个传感器测量的结果,这两种情况都对滑坡的预测预报有极大的影响。本文将分数阶微积分与数据融合两种理论相互结合,建立分数阶微分滑坡数据的融合处理模型,通过该算法得到一个更全面的信息,然后用滑坡实际监测信息进行实验计算。结果表明:分数阶微分具有显著的数据融合效果,与动态权值加权相比,该算法精度更高的同时能更好地反馈滑坡的全局信息,有利于提高滑坡监测的
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