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基于PSO和LSSVM的边坡稳定性评价方法 总被引：5，自引：0，他引：5
提出了基于粒子群算法（PSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的边坡稳定性评价方法。该模型既利用了最小二乘支持向量机求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性,同时也利用了粒子群算法快速全局优化的特点。粒子群算法用于搜索最小二乘支持向量机模型的最优参数,然后将模型用于预测边坡的安全系数。计算结果表明,该方法是合理的、有效的。 相似文献
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基于小波变换和GALSSVM的边坡位移预测 总被引：1，自引：0，他引：1
边坡变形是一个受多种因素综合作用的复杂非线性动力学演化过程,用现有的物理模型来解决边坡变形的预测问题有很大难度。大量的研究工作表明,用实测的边坡位移时间序列来预测边坡未来变形更为准确,而将多种方法组合起来进行预测成为研究的主要趋势。在此基础上,建立了一种基于小波变换和进化最小二乘支持向量机(GALSSVM)的边坡位移预测模型。首先利用小波变换将边坡时间序列分解为低频分量和高频分量,然后利用互信息法和伪近邻法得到各分量的时间延迟和嵌入维数并进行相空间重构,再根据各个相空间的特点建立相应的GALSSVM预测模型,最后把各分量的预测结果进行小波重构,重构后的结果即为最终的边坡位移预测结果。对丹巴滑坡预测研究表明,这种新的预测模型具有较高的预测精度,可以应用于实际工程 相似文献
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进化-最小二乘支持向量机的边坡稳定性估计 总被引：1，自引：0，他引：1
针对最小二乘支持向量机的参数选择问题,用遗传算法来搜索最小二乘支持向量机的相关参数,避免了人工搜索参数的盲目性,提高了模型的推广性能。根据大量的实际边坡工程数据,建立了基于进化-最小二乘支持向量机的边坡稳定性模型,并将其应用于估计丁家河磷矿自然边坡稳定状况。计算结果与工程实际情况一致,表明了该方法的有效性和合理性。 相似文献
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基于混合核函数PSO-LSSVM的边坡变形预测 总被引：2，自引：0，他引：2
支持向量机（SVM）的核函数类型和超参数对边坡位移时序预测的精度有重要影响。鉴于局部核函数学习能力强、泛化性能弱,而全局核函数泛化性能强、学习能力弱的矛盾,通过综合两类核函数各自优点构造了基于全局多项式核和高斯核的混合核函数,并引入粒子群算法（PSO）对最小二乘支持向量机（LSSVM）超参数进行全局寻优,提出了边坡位移时序预测的混合核函数PSO-LSSVM模型。将模型应用于锦屏一级水电站左岸岩石高边坡变形预测分析,并与传统核函数支持向量机预测结果进行对比分析。结果表明,该模型较传统方法在预测精度上有了明显提高,预测结果科学可靠,在边坡位移时序预测中具有良好的实际应用价值。 相似文献
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总结以往滑坡预测方法存在的诸多不足,针对滑坡监测位移-时间曲线特点,本文提出了一种基于时间序列的人工蜂群算法（ABC）与支持向量回归机（SVR）相结合的滑坡位移预测方法。以三峡库区白水河滑坡为例,通过对滑坡位移、降雨、库水位等因素的分析,研究影响滑坡位移变化的因素。用时间序列加法模型和移动平均法将滑坡位移分解为趋势项和周期项。以多项式最小二乘法拟合滑坡位移趋势项,用人工蜂群支持向量机模型对滑坡位移周期项进行训练和预测。通过灰色系统关联分析法计算多项因子与滑坡位移周期项之间的关联性。最终的滑坡总位移预测值为周期项预测值与趋势项预测值之和。与BP神经网络、PSO-SVR模型方法相比,该方法在滑坡位移预测中有更高的精度,在防灾减灾工作中有较好的推广应用前景。 相似文献
6.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。 相似文献
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PSO-LSSVM模型在位移反分析中的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
提出了一种基于均匀设计原理、最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化算法(PSO)的快速位移反分析方法。该方法利用均匀设计和有限差分法获得学习样本,再用粒子群算法搜索最优的最小二乘支持向量机模型参数。并用最小二乘支持向量机回归模型建立反演参数与监测点位移值之间的非线性映射关系,最后用粒子群算法从全局空间上搜索与实测位移最吻合的反演参数。该反演模型利用了粒子群算法高效简单、均匀设计构造高质量小样本以及最小二乘支持向量机的小样本、泛化性能好的特点。将该模型应用于龙滩水电站左岸地下厂房区岩体地应力场的反演分析中,计算结果与实测的位移值和地应力值均吻合较好,说明了该模型在岩土工程快速反演分析中具有良好的应用价值。 相似文献
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加权函数组合预测边坡变形模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
边坡变形监测是边坡监测的主要内容之一,其变形预测问题是边坡工程中主要技术难题之一。考虑边坡位移变形预测模型的局限性,如神经网络预测方法需要大量的实测数据作为学习样本,灰色系统模型要求原始数据序列必须满足指数规律,且数据序列变化速度不能太快等。建立了边坡变形反向传播神经网络预测模型,同时给出了灰色GM(1,1)边坡预测模型。提出边坡的神经网络与灰色系统加权函数组合预测模型,采用动态规划解法,将原模型转化为多阶段决策问题,使组合预测误差的平方和最小,得到组合权重,这样得到的变形预测结果的精度将大大提高,弥补了单一方法的局限性,满足工程预测的需要。通过边坡实例加以验证,加权函数组合预测模型的预测结果精度有一定提高,能够与实际监测数据相吻合,达到准确预测的目的。 相似文献
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结合支持向量机和马尔可夫链,提出了一种新的位移时序预测模型--支持向量机－马尔可夫链预测模型（SVM-MC）。通过对实测位移值的学习,利用经粒子群算法优化的支持向量机对位移时间序列的宏观发展趋势进行滚动预测;在此基础上应用马尔可夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过对状态的划分、实测值与支持向量机拟合值的绝对误差及相对误差等指标的分析,实现了对预测结果的改进。将该模型应用到某工程永久船闸高边坡的位移时序预测中,结果表明,该模型具有科学可靠、预测精度高的优点,在岩土体位移时序预测中具有有一定工程应用价值。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的龙羊峡径流预测 总被引：2，自引：0，他引：2
本文简述了支持向量的回归分析、支持向量机自回归预测模型结构及预测方法,利用黄河唐乃亥站47年的径流资料,采用最小二乘支持向量机方法对径流进行了模拟预测,并与B-P神经网络方法进行了对比分析,其计算结果相对略好。 相似文献
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通过边坡现场监测位移序列来预测未来时间边坡的位移,可以有效地评价和判断边坡的稳定性。多种非线性分析方法的组合可以有效提高预测精度,将灰色理论与投影寻踪回归各自的优缺点的基础上,提出了将二者相结合的一种新的预测模型--时序投影寻踪回归模型。新模型既发挥了灰色预测方法中“累加生成”的优点,弱化了原始序列中随机扰动因素的影响,增强了数据的规律性,又充分利用了投影寻踪回归方法易于描述非线性关系的优良特性,避免了灰色预测方法及模型存在的理论缺陷。同时,对模型的可靠性进行了验证。将文中提出的时序投影寻踪回归方法应用到 2 个工程实例,研究结果表明该模型预测值与实测值吻合较好,具有较高的精度,可为边坡位移的预测提供一条新的途径。 相似文献
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为利用不同边坡稳定预测方法的特征信息,改进预测质量,提出了一种基于微粒群优化--支持向量机(PSO-SVM)的边坡稳定性非线性组合预测模型。该模型能够利用边坡的特征参数快速预测出边坡的稳定性,且在建模过程中可对不同建模方法的特征信息进行整合,避免了单一方法的偶然性。为提高SVM的学习、泛化能力,采用混合核函数,并用具有并行性和分布式特点的PSO算法优化选择SVM模型参数。利用该非线性组合预测模型对73个边坡实例进行学习,对另外10个边坡实例进行推广预测,研究结果表明,该模型较好地整合了不同建模方法的特征信息,较单一模型、加权组合模型和BP网络组合模型具有更高的预测精度和更小的峰值误差,为边坡稳定性评价提供了一种新的途径。 相似文献
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