相空间重构在滑坡预测中的应用

• 作者: 张晓平 汤俊 邹自力
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡预测 相空间重构 最小二乘支持向量机 神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 测绘工程
• 页码范围: 139-142
• 分类号: P258
• 字数: 2723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2011.01.048

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氏方法确定嵌入维数,根据互信息法计算最佳延迟时间;然后在相空间中,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,对滑坡进行了实证计算,且与LSSVM模型和BP神经网络模型进行了比较.结果表明,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	邹自力	东华理工大学地球科学与测绘工程学院	76	438	9.0	17.0
2	汤俊	东华理工大学资环系	9	32	4.0	5.0
3	张晓平	东华理工大学地球科学与测绘工程学院	28	242	7.0	15.0