基于局部均值分解和相关向量机的变形预测

• 作者: 张立亭 徐志宽 缪玉周 罗亦泳 黄晓浪
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 局部均值分解 相关向量机 变形预测
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 地壳运动
• 页码范围: 1128-1132
• 页数: 5页
• 分类号: P258
• 字数: 4228字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14075/j.jgg.2018.11.006

摘要

基于改进局部均值分解(LMD)及加权核函数相关向量机(RVM)算法,构建多尺度变形预测新方法.利用LMD将变形数据分解成多个具有物理意义的变形分量,并基于遗传算法优化的RVM对每个变形分量分别进行预测.将各变形分量预测结果进行叠加,最终建立多尺度变形预测方法,并应用于大坝变形预测.实验结果表明,改进LMD-RVM方法的多个精度指标均优于BP神经网络方法、RVM方法和改进EMD-RVM方法,证实了新方法的有效性及可靠性.