基于灰色最小二乘支持向量机的边坡位移预测

• 作者: 马文涛
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 边坡位移 灰色模型 最小二乘支持向量机 遗传算法 时间序列
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 数值分析
• 页码范围: 1670-1674
• 分类号: TU471
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2010.05.055

摘要

利用边坡实测位移序列预测边坡未来时间的位移,可以有效地判断边坡的稳定性.在分析了灰色预测方法和最小二乘支持向量机各自的优缺点的基础上,提出了将二者相结合的一种新的预测模型--灰色最小二乘支持向量机预测模型.新模型既发挥了灰色预测方法中"累加生成"的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,又充分利用了最小二乘支持向量机求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性,避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷.同时,采用遗传算法进行了模型的参数优化,通过2个工程实例说明灰色最小二乘支持向量机模型预测边坡位移的有效性,具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马文涛	宁夏大学数学计算机学院	34	246	9.0	15.0