共 15 条
时间序列分析与支持向量机的滑坡位移预测
被引：38
作者：
彭令
[1
,2
]
牛瑞卿
[2
]
吴婷
[3
]
机构：
[1] 中国地质环境监测院
[2] 中国地质大学地球物理与空间信息学院
[3] 湖南农林工业勘察设计研究总院
来源：
关键词：
滑坡;
位移预测;
时间序列;
遗传算法;
支持向量机;
D O I：
暂无
中图分类号：
P642.22 [滑坡];
学科分类号：
0837 ;
摘要：
滑坡在变形演化过程中,遭受季节性外界影响因素的作用,变形位移时间曲线呈现出阶跃型特征.采用时间序列分析方法,将位移分解为趋势项和季节项.趋势项位移由坡体自身地质条件控制,利用多项式函数进行预测;季节项位移受降雨、库水位和地下水位等因素的季节性作用而变化.选取当月降雨量、累计前2个月降雨量、当月库水位高程、月库水位变化速率和当月地下水位高程作为影响因子,利用进化支持向量机耦合模型进行预测;通过时间序列加法模型得到滑坡总位移预测值.以三峡库区白家包滑坡为例,通过计算得到预测结果与实际监测值基本吻合,其中最大均方根误差为18.8,而最小相关系数为0.98.研究表明:基于时间序列分析与进化支持向量机的滑坡位移预测模型,有效反映了阶跃型滑坡位移变化规律与季节性影响因素之间的响应关系,是一种行之有效的滑坡位移预测方法.
引用
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页码：1672 / 1679
页数：8
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