基于支持向量机-马尔可夫链的位移时序预测

• 作者: 徐卫亚 徐飞
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 支持向量机 马尔可夫链 位移时间序列 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 岩土工程研究
• 页码范围: 944-948
• 页数: 5页
• 分类号: TU45
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2010.03.047

摘要

结合支持向量机和马尔可夫链,提出了一种新的位移时序预测模型--支持向量机-马尔可夫链预测模型(SVM-MC).通过对实测位移值的学习,利用经粒子群算法优化的支持向量机对位移时间序列的宏观发展趋势进行滚动预测;在此基础上应用马尔可夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过对状态的划分、实测值与支持向量机拟合值的绝对误差及相对误差等指标的分析,实现了对预测结果的改进.将该模型应用到某工程永久船闸高边坡的位移时序预测中,结果表明,该模型具有科学可靠、预测精度高的优点,在岩土体位移时序预测中具有有一定工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐卫亚	河海大学岩土工程科学研究所	291	8909	54.0	79.0
2	徐飞	河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室	10	120	7.0	10.0