ODM技术支持下的滑坡位移预测研究

• 作者: 冯非凡 吕心静 武雪玲 牛瑞卿
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡位移预测 ODM技术 时间序列 支持向量机 八字门滑坡
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 灾害及其防治
• 页码范围: 26-32
• 页数: 7页
• 分类号: X43|P642.22
• 字数: 5943字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2017.02.005

摘要

预测模型的建立是滑坡预报的核心问题.Oracle系统的数据挖掘选件(Oracle Data Mining,ODM)可直接对存储在数据库中的数据进行操作,能减少数据转换的资源消耗,保证数据的安全性.以三峡库区八字门滑坡为例,在深入分析滑坡累计位移变化特征与其降雨、库水位等影响因素响应关系的基础上,采用ODM中的PL/SQL API建立了可预测滑坡位移趋势的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型,并利用建立的SVM模型对滑坡累计位移量的未来值进行了预测.经验证表明:测试样本的预测均方根误差和平均绝对误差分别为10.07 mm和6.54 mm,预测结果与实测值变化趋势基本一致,说明基于ODM的SVM滑坡位移预测模型在处理非线性时间序列数据上具有一定的优势,可用于滑坡监测数据的短期预测.