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| 混沌序列WA-ELM耦合模型在滑坡位移预测中的应用 | |
| 作者单位： | ;1.中国地质大学(武汉)工程学院;2.中国地质大学(武汉)地质调查研究院 |
| 摘 要： | 针对滑坡位移序列的混沌特性和传统时间序列预测模型的不足,提出了一种基于混沌时间序列的小波分解-极限学习机(WA-ELM)滑坡位移预测模型。该模型以滑坡位移序列混沌特性分析为基础,应用小波分析将位移序列分解为具有不同频率特征的分量,对各特征分量分别进行相空间重构并应用极限学习机进行预测,最后将各特征分量预测值叠加,得到原始位移序列的预测值。以三峡库区八字门滑坡为例,并与小波分析-支持向量机(WA-SVM)以及单独ELM模型进行对比研究。结果表明,基于混沌时间序列的WA-ELM模型预测精度较高且具有较好的通用性与稳定性,是一种有效的滑坡位移预测方法。 |
| 关 键 词： | 极限学习机 混沌时间序列 小波分析 相空间重构 滑坡位移 |
Application of the chaotic sequence WA-ELM coupling model in landslide displacement prediction |
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