基于小波分析的灰色SVM在变形预测中的应用

• 作者: 徐宁辉 覃书林 陆杰
• 来源期刊: 城市勘测
• 学科: 地球科学
• 关键词: 变形监测 小波分析 灰色模型 支持向量机 精度评定
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 测绘工程
• 页码范围: 153-157
• 页数: 5页
• 分类号: P258|TU196
• 字数: 3095字
• 语种: 中文

摘要

针对变形序列呈现非线性、随机性等特点,提出一种基于小波分析的灰色支持向量机变形预测新算法.首先采用小波原理对变形序列进行分解,得到不同频率的分量,根据各分量的特征分别建立灰色模型和支持向量机模型.同时,采用网格搜索法选取模型的最优参数,并与灰色模型、BP神经网络和支持向量机对比分析.经理论分析和算例表明:采用小波原理能够有效提取变形序列中隐含的时频信息,优化了原始序列,能更好地反映变形的局部特征和变化趋势;新算法继承了支持向量机泛化能力强、非线性拟合好等优良特性,避免了灰色模型存在的缺陷,保证了较优的局部预测值和较好的全局预测精度,应用变形预测是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐宁辉		3	3	1.0	1.0
2	陆杰		3	3	1.0	1.0
3	覃书林		1	2	1.0	1.0