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1.
在传统支持向量回归机的基础上,考虑观测数据的混沌特性,通过对训练样本的相空间重构,并结合遗传算法在寻参上的优势,建立边坡变形的相空间重构GA-SVR组合模型。通过组合模型对某矿山边坡位移预测值与实测值进行对比分析,发现组合模型在预测精度上更具优势。 相似文献
2.
针对高铁变形监测数据的非线性特征，构建一种基于小波与灰色支持向量机的高铁变形预测组合模型。利用小波分析获取不同时频尺度上的随机序列和近似序列，通过嵌入维数的确定和高低频数据的相关性分析，将重构后的随机序列作为遗传算法优化SVR模型的输入，对近似序列则采用灰色支持向量机来描述其演变特征，最后将二者预测结果进行耦合叠加，得到小波灰色支持向量机的组合模型预测结果。以贵广高铁实测数据为例，将均方差、平均绝对误差、平均绝对相对误差作为评判指标对预测效果进行评价，结果表明该模型较好地拟合了近似分量，同时避免了细节分量的过拟合，为高铁变形预测提供了新途径。 相似文献
3.
针对单一预测模型的不足,提出EEMD分解与粒子群灰色支持向量机（particle swarm optimization grey support vector machine,PSOGSVM）相结合的基坑位移预测模型。以基坑时间序列的混沌性为基础,利用EEMD分解时间序列,采用相空间重构技术构造样本,应用PSOGSVM模型进行基坑预测,并与GM(1,1)、SVM、遗传小波神经网络进行对比。结果表明,该算法预测精度好,具有良好的稳定性,可有效地应用于基坑位移预测。 相似文献
4.
针对LSSVM模型参数选择的随机性与单一变量序列高维度重构参数选择的困难性，将相空间重构理论、果蝇优化算法引入LSSVM模型中，建立基于相空间重构的FOA-GLSSVM变形预测模型。为了验证提出模型的有效性与可靠性，结合具体工程实例与GLSSVM、支持向量机模型及最小二乘支持向量机模型进行对比研究。结果表明，提出的模型精度更好、稳定性更强。 相似文献
5.
为解决多输出边坡变形预测问题,提高预测模型的精度及计算效率,提出基于多输出相关向量机（MRVM）的边坡变形预测新模型。通过将标准RVM的单输出功能拓展到多维输出功能的方式建立MRVM,并利用PSO算法优化其参数。以某大型干坞边坡变形为例,基于MRVM建立边坡坡顶水平变形与沉降变形预测模型,并对其精度及计算效率进行分析。实验结果表明,MRVM的精度高于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,证实拓展RVM所采用的方法可行,并具有较好的边坡预测精度;MRVM的计算时间远小于BP 神经网络、支持向量机（SVM）、RVM,具有较高的计算效率,并简化了建模程序,实现了对边坡的多个变形量进行同时预测。 相似文献
6.
文章针对大坝变形受多种不确定性因素的影响,提出一种基于小波分解和最小二乘支持向量机的大坝变形预测方法。利用小波将大坝位移序列分解成不同频率特征的子序列,根据分解得到的子序列特点,同时考虑水位和温度的影响,构造不同的最小二乘支持向量机模型对子序列进行预测,最后对各子序列预测值进行重构得到最终的预测值。实验对比分析表明,该方法对大坝变形的预测具有较高的精度。 相似文献
7.
针对GPS可降水量时间序列具有非线性、非平稳性的特征，研究一种基于小波分解（WD）、遗传算法（GA）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的GPS可降水量短临预报方法。先采用小波分解将GPS可降水量时间序列分解成便于预报的低频分量和高频分量；然后利用遗传算法优化LSSVM参数，进而对各分量建立预报模型；再将各分量预报结果进行叠加重构得到最终预报结果。选取两组数据进行实验，并将预报结果分别与LSSVM和遗传小波神经网络（GA-WNN）预报结果进行对比。结果表明，该组合模型具有良好的泛化能力，可有效解决神经网络易陷于局部极小的问题，提高了全局预报精度。 相似文献
8.
为提高矿区GNSS CORS自动化监测系统地表下沉预测精度,提出一种结合小波分析,采用遗传算法优化的卡尔曼滤波模型(GA-KF)与相空间重构的BP神经网络强预测模型(BP-Adaboost)的组合预测方法。利用小波分析获取原始监测数据的趋势项和随机项,并分别通过GA-KF模型和相空间重构BP-Adaboost模型预测趋势项和随机项,两者之和即为最终预测结果。以亳州板集矿监测站数据为例进行预测,结果表明:1)与单一使用GA-KF和相空间重构BP-Adaboost模型预测值对比,该组合模型预测精度更高;2)组合模型受建模序列长度影响较小,平均相对误差在0.003%以内,远小于两种单一模型,具有一定抗干扰性。 相似文献
9.
基于指标规范值的海水水质评价的SVR模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为了建立具有普适通用的海水水质评价的支持向量机模型,在设置各指标参照值和指标规范变换式,并对指标进行规范变换的基础上,应用免疫进化优化算法,建立基于指标规范值的海水水质评价的回归支持向量机模型。将优化好的模型用于珠江口海水水质的评价,其评价结果与BP神经网络的评价结果基本一致,从而表明基于指标规范值的支持向量机模型用于海水水质评价是可行的,且该模型较传统的支持向量机评价模型具有较好的普适性和通用性。 相似文献
10.
Newmark位移模型是研究地震滑坡易发性的经典模型,机器学习方法支持向量机模型也越来越多的应用到滑坡易发性评估研究。本文将Newmark位移模型与支持向量机模型相结合,建立基于物理机理的地震滑坡易发性评估模型并应用于2008年汶川地震重灾区汶川县。从震后遥感影像目视解译出汶川县1900处地震诱发滑坡,并将其随机划分为70%的训练数据集和30%的验证数据集。选择地形起伏度、坡度、地形曲率、与构造断裂带距离、与水系距离、与道路距离6个因子与Newmark位移值共同作为地震滑坡易发性影响因素。利用ROC曲线和模型不确定性等指标对模型结果进行评估,并与二元统计模型频率比和多元统计模型Logistic回归的结果进行对比。结果表明：与频率比和Logistic回归模型相比,支持向量机模型的正确率最高,训练集和验证集ROC曲线下的面积分别为0.876和0.851。将模型应用于绘制汶川县地震滑坡易发性图,结果显示滑坡易发性图与实际的滑坡点位分布一致性较高,有80.4%的滑坡位于极高和高易发区。这说明支持向量机与Newmark位移方法结合建立的地震滑坡易发性评估模型有较高的预测价值,可以为滑坡风险评估和管理提供依据。 相似文献
11.
《山地科学学报》2021,(10)
An accurate landslide displacement prediction is an important part of landslide warning system. Aiming at the dynamic characteristics of landslide evolution and the shortcomings of traditional static prediction models, this paper proposes a dynamic prediction model of landslide displacement based on singular spectrum analysis(SSA) and stack long short-term memory(SLSTM) network. The SSA is used to decompose the landslide accumulated displacement time series data into trend term and periodic term displacement subsequences. A cubic polynomial function is used to predict the trend term displacement subsequence, and the SLSTM neural network is used to predict the periodic term displacement subsequence. At the same time, the Bayesian optimization algorithm is used to determine that the SLSTM network input sequence length is 12 and the number of hidden layer nodes is 18. The SLSTM network is updated by adding predicted values to the training set to achieve dynamic displacement prediction. Finally, the accumulated landslide displacement is obtained by superimposing the predicted value of each displacement subsequence. The proposed model was verified on the Xintan landslide in Hubei Province, China. The results show that when predicting the displacement of the periodic term, the SLSTM network has higher prediction accuracy than the support vector machine(SVM) and auto regressive integrated moving average(ARIMA). The mean relative error(MRE) is reduced by 4.099% and 3.548% respectively, while the root mean square error(RMSE) is reduced by 5.830 mm and 3.854 mm respectively. It is concluded that the SLSTM network model can better simulate the dynamic characteristics of landslides. 相似文献
12.
This paper proposes a WD-GA-LSSVM model for predicting the displacement of a deepseated landslide triggered by seasonal rainfall,in which wavelet denoising(WD)is used in displacement time series of landslide to eliminate the GPS observation noise in the original data,and genetic algorithm(GA)is applied to obtain optimal parameters of least squares support vector machines(LSSVM)model.The model is first trained and then evaluated by using data from a gentle dipping(~2°-5°)landslide triggered by seasonal rainfall in the southwest of China.Performance comparisons of WD-GA-LSSVM model with Back Propagation Neural Network(BPNN)model and LSSVM are presented,individually.The results indicate that the adoption of WD-GA-LSSVM model significantly improves the robustness and accuracy of the displacement prediction and it provides a powerful technique for predicting the displacement of a rainfall-triggered landslide. 相似文献
13.
以三峡库区秭归-巴东段为例,将地理加权回归(GWR)模型引入到研究区的空间尺度分割方法中,利用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机(SVM)模型参数进行优化,构建GWR-PSO-SVM耦合模型,完成研究区滑坡易发性评价,并与传统的PSO-SVM耦合模型结果进行对比。结果表明,在特定类别精度分析、总体预测精度分析和曲线下面积分析中,本文方法评价效果均优于传统方法。 相似文献