基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测

• 作者: 吴益平 李麟玮 苗发盛
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡 位移预测 非等距时间序列 灰狼优化算法(GWO) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 地球科学
• 页码范围: 1998-2006
• 页数: 9页
• 分类号: P642
• 字数: 7597字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2018.10.020

摘要

以三峡库区白水河滑坡为例,针对滑坡位移监测数据的非等距性和复杂性,结合非等距时间序列分析法、灰狼优化算法(GWO)和支持向量回归机(SVR)模型,提出新型非等距位移时序预测模型.利用自然三次样条插值法对滑坡位移数据进行等时距处理,基于时间序列分析理论将位移数据中的趋势成分和周期成分剥离,采用基于稳健最小二乘法的三次多项式拟合和GWO-SVR耦合模型分别对这两者进行预测,利用时间序列加法模型得到滑坡累计位移的预测值.研究表明,基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测模型不仅预测精度高,预测误差较小,且寻优参数设置简单,计算收敛迅速.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴益平	中国地质大学工程学院	42	851	17.0	29.0
2	苗发盛	中国地质大学工程学院	6	13	2.0	3.0
3	李麟玮	中国地质大学工程学院	4	5	1.0	2.0