基于GLSSVM模型的三门洞滑坡变形预测研究

• 作者: 夏宇 李春霞 王涛 肖诗荣 袁乾博
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡预测 灰色理论 最小二乘支持向量机 遗传算法 三门洞滑坡
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 地质与勘测
• 页码范围: 130-135
• 页数: 6页
• 分类号: P642
• 字数: 4030字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2020.07.022

摘要

为提高基于时间序列分析的滑坡变形预测模型的精度及实用性,提出一种基于灰色最小二乘支持向量机的滑坡变形预测算法.算法应用灰色理论对滑坡变形原始序列累加以增强数据规律性,利用最小二乘支持向量机良好的非线性拟合特性,建立灰色最小二乘支持向量机(GLSSVM)模型,并采用遗传算法选取最优参数.以三门洞滑坡为例,对该滑坡变形监测值与预测值进行对比分析.结果表明:此模型在基于时间序列的滑坡变形预测上能保证较高的精度,验证了该模型在滑坡变形预测上应用的可靠性.依据地质特征和计算结果对滑坡进行预测,预测认为2019年1月至2021年12月三门洞滑坡整体表现为牵引式变形特征,形成整体滑移的可能性较大;但变形位移方向局部存在差异,滑坡东南部中前缘高地变形滑移方向与滑坡主滑方向(东偏北28.5°)明显不一致,向西北方向(61.5°)滑移.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖诗荣	三峡大学土木与建筑学院	39	491	9.0	21.0
2	王涛	三峡大学土木与建筑学院	65	56	3.0	5.0
3	袁乾博	三峡大学土木与建筑学院	4	1	1.0	1.0
4	李春霞	三峡大学土木与建筑学院	4	1	1.0	1.0
5	夏宇	三峡大学土木与建筑学院	4	2	1.0	1.0