基于粗糙集和粒子群优化支持向量机的滑坡变形预测

• 作者: 彭令 牛瑞卿 程温鸣 赵艳南
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡变形预测 粗糙集 粒子群优化 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 地质工程 ?土木工程
• 页码范围: 2324-2332
• 页数: 9页
• 分类号: P642.22
• 字数: 7716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2015.06.045

摘要

以三峡库区白水河滑坡为例，首先分析降雨量与库水位等影响因素与滑坡变形特征的响应关系，然后利用粗糙集理论对10个初始影响因子进行属性约减，筛选出影响滑坡变形的核因子集，最后基于该因子集建立粒子群优化支持向量回归模型，对滑坡位移速率进行预测。研究结果表明：测试样本的预测结果与实测值变化趋势基本一致，其平均绝对误差为0.234 mm/d，均方差和判定系数分别为0.163和0.520。粗糙集理论在分析滑坡变形特征、筛选关键因子方面的适用性与科学性，构建的粗糙集?粒子群优化支持向量机模型具有较高的泛化能力，是一种有效的滑坡变形预测方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛瑞卿	中国地质大学武汉地球物理与空间信息学院	50	652	14.0	24.0
2	彭令		19	261	9.0	16.0
3	赵艳南	中国地质大学武汉地球物理与空间信息学院	6	91	5.0	6.0