一种基于Bootstrap-GRU-BP混合的边坡位移区间预测方法和系统

本发明公开一种基于Bootstrap‑GRU‑BP混合的边坡位移区间预测方法，包括：S1，接收边坡监测数据并对所述边坡监测数据进行数据的预处理，从而生成伪训练集；S2，将伪训练集输入GRU门控循环神经网络中，进行边坡位移区间GRU预测模型的训练并保存训练完成的边坡位移区间GRU预测模型；S3，基于边坡位移区间GRU预测模型计算边坡位移预测均值的计算，并估计认知误差方差；S4，基于BP模型估计随机误差方差；S5,基于所述边坡位移预测均值、认知误差方差以及随机误差方差构造边坡位移预测区间，还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，在既有Bootstrap算法的框架基础上，融合GRU和BP算法，分别量化边坡位移预测过程中的认知不确定性与随机不确定性。