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泥位的變化是導致泥石流發(fā)生的直接原因之一,針對目前泥石流預測方法無(wú)法有效跟蹤突變狀態(tài)、預報精度不高的問(wèn)題,提出了一種基于無(wú)跡卡爾曼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的方法,先確定原始數據的最佳維數和延遲時(shí)間,進(jìn)行相空間重構,再利用無(wú)跡卡爾曼較強的非線(xiàn)性狀態(tài)估計能力,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )權值、閥值作為無(wú)跡卡爾曼的狀態(tài)變量,不斷對其進(jìn)行遞推演化,提高對泥石流突變狀態(tài)的跟蹤能力。通過(guò)對川藏地區林芝市六個(gè)地區的研究,實(shí)驗結果表明：該算法可有效建立泥石流泥位的動(dòng)態(tài)演化模型,提高了預報精度和對突發(fā)狀況的適應能力,實(shí)現對泥石流災害情況的分級預警。