基于混沌-支持向量机的边坡位移预测

被引：3

作者：

曹延飞

李源

贾磊

机构：

[1] 石家庄经济学院

来源：

石家庄铁路职业技术学院学报 | 2014年 / 13卷 / 01期

关键词：

位移混沌动力模型; 相空间重构; Chaotic-SVM; 边坡安全监控; 变形预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU433 [地基变形];

学科分类号：

摘要：

通过平均互信息法确定延迟时间、虚假邻点法确定嵌入维数,从而实现混沌时间序列相空间的重构,揭示边坡地质体的变形规律;并以这些数据作为支持向量机的训练样本,用支持向量机的回归特性预测边坡的变形,把由于多变量耦合关系导致的边坡体位移时间序列,利用单变量方法进行分析。结果表明Chaotic-SVM模型具有拟合精度高、泛化能力强的特点,在岩土工程非线性预测中具有一定的应用价值。

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页码：79 / 85

页数：7

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