GWO-LSSVM耦合模型在变形预测中的应用

• 作者: 朱旭辉 魏自来
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 经验模态分解 变形预测 灰狼优化 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 测绘工程案例
• 页码范围: 835-838
• 页数: 4页
• 分类号: P258
• 字数: 1702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2019.07.021

摘要

针对原始监测数据中包含随机噪声,导致预测结果不理想,以及单一预测模型的局限性,本文提出一种基于经验模态分解(EMD)与灰狼算法(GWO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)耦合的EMD-GWO LSSVM变形预测新模型.通过工程实例表明,新模型与LSSVM、GWO LSSVM模型进行对比,预测精度最高,稳定性最好,能够为变形预测提供一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏自来		3	0	0.0	0.0
2	朱旭辉		1	0	0.0	0.0