原文服务方: 河南科学       
摘要:
受地质环境及多种诱发因素的影响,滑坡变形包含了多层次的信息,通过单一预测模型难以准确、有效地判断滑坡变形趋势.因此,建立多方法集合的系统模型十分必要.首先,利用小波去噪对滑坡变形序列进行去噪处理,将滑坡变形分解为趋势项和误差项,采用PSO-SVM模型对滑坡变形的趋势项进行预测,利用ELM神经网络进行误差修正,两者结果叠加即得到滑坡的变形预测值;其次,利用秩相关系数检验对滑坡的变形趋势进行判断,以验证前法预测结果的准确性,并探讨该方法在滑坡变形趋势判断中的适用性.经实例检验,得出:该预测模型的预测值与实测值基本相符,且较单一预测模型具有更高的预测精度;同时,秩相关系数检验的结果与预测结果相符,验证了变形预测结果的准确性及该方法在滑坡变形趋势判断中的适用性.
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文献信息
篇名 基于优化支持向量机及极限学习机的滑坡变形趋势研究
来源期刊 河南科学 学科
关键词 滑坡 PSO-SVM模型 极限学习机 秩相关系数检验 变形预测
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目 地球科学与环境科学
研究方向 页码范围 1132-1138
页数 7页 分类号 P642.22
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐业旗 9 91 4.0 9.0
2 刘慧中 3 2 1.0 1.0
3 杨桂花 4 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
滑坡
PSO-SVM模型
极限学习机
秩相关系数检验
变形预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河南科学
月刊
1004-3918
41-1084/N
大16开
1982-01-01
chi
出版文献量(篇)
7317
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26314
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