熵值法与GWO-SV M耦合模型在滑坡预警中的应用

• 作者: 田文财 李青
• 来源期刊: 中国计量大学学报
• 关键词: 滑坡 熵值法 灰狼算法 支持向量机 非线性
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 质量与安全|Quality and Safety
• 页码范围: 253-259
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2021.02.016

摘要

目的:为减少滑坡带来的损失,本文提出了一种优化后的支持向量机(SVM)模型来进行滑坡预测.方法:通过模拟实验获得多属性传感器数据,对数据进行熵值法处理,获得分类标签,再通过灰狼算法(GWO)优化后的支持向量机模型进行预警.结果:熵值法划分后的数据,通过GWO-SVM模型进行建模预测,得到的预警结果与实际结果高度吻合,预测精度在95％ 以上.结论:熵值法能处理滑坡过程中的多属性数据,适用于滑坡的复杂非线性情况.对比单一支持向量机模型,优化后的模型精度更高,稳定性更好,能对当前滑坡易发性进行精确地预测.