基于果蝇优化算法的滑坡位移预测模型研究

• 作者: 曹斌
• 来源期刊: 科技视界
• 学科: 工学
• 关键词: 滑坡 位移预测 果蝇优化算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（28）
• 所属期刊栏目: 机械与动力工程
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.28.28

摘要

针对滑坡位移具有明显的非线性特征和以往预测模型的不足,提出基于果蝇优化算法(FOA)的支持向量机(SVM)组合模型预测滑坡位移.以贵州省张家湾滑坡为例,对滑坡位移变化预测展开研究,滑坡位移预测对滑坡灾害的演变及预测具有重要意义.滑坡位移的变形主要受滑坡体所在的岩土材质、 地质结构等地质条件影响以及降雨、水位外部因素随时间推移的影响.运用时间序列方法将滑坡位移分解为趋势项与周期项,使用三次多项式拟合函数对趋势项进行拟合,从滑坡累计位移剔除趋势项位移得到周期项位移.周期项位移运用本文提出的FOA-SVM组合模型进行预测,并与常见的优化算法如粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)对SVM的参数优化从而进行周期项预测精度对比,结果说明FOA-SVM位移预测模型识别速度更快、预测精度更高,在滑坡预测模型上是一种新的预测模型,在滑坡预测工程上具有较好的应用价值.