基于相空间重构与支持向量机预测滑坡位移的一种新方法

提出了一种基于相空间重构与支持向量机预测滑坡位移的新方法。首先,以滑坡位移时间序列的混沌特性为基础,对其应用互信息法计算最优时间延迟;然后,利用小波变换对滑坡位移序列数据进行频域分解,应用Cao氏方法对分解后的每个分量序列分别计算其最佳嵌入维数,在此基础上,对各个分量序列进行相空间重构,利用支持向量机对每个分量单独进行建模预测;最后,将各分量预测结果进行小波重构,得到最终预测结果。实例证明,该方法可以在滑坡位移预测中获得有效的应用。