相空间重构理论支持下的滑坡预测方法

• 作者: 刘邦兵 熊天安 雷畅
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 预测模型 滑坡预测 相空间重构 最小二乘 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 测绘工程
• 页码范围: 162-164
• 分类号: P258
• 字数: 1845字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2011.03.054

摘要

针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测法.利用Cao氏法确定嵌入维数,计算最佳延迟时间;在相空间中,利用LSSVM建立预测模型,以实例对滑坡进行计算,对LSSVM模型和BP神经网络模型进行了比较.结果表明:基于相空间重构和LSSVM的滑坡预测模型具有较高的精度,是科学可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊天安		2	5	1.0	2.0
2	雷畅	武汉大学水利水电学院	5	39	4.0	5.0