本文關(guān)鍵詞： 滑坡位移預(yù)測 小波變換 粗糙集算法 支持向量回歸機(jī)　出處：《中國礦業(yè)大學(xué)學(xué)報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：分析了一種結(jié)合小波變換、粗糙集算法和支持向量回歸機(jī)的滑坡位移預(yù)測方法.該方法依據(jù)白家包滑坡位移監(jiān)測數(shù)據(jù),利用小波變換將典型監(jiān)測點的累計位移分解為趨勢項位移和周期項位移,通過曲線擬合獲得趨勢項位移預(yù)測函數(shù),使用粗糙集算法篩選滑坡位移影響因子集,將挑選出來的因子集作為支持向量回歸機(jī)的輸入因子集,從而得到滑坡位移預(yù)測結(jié)果.應(yīng)用結(jié)果顯示:預(yù)測平均絕對誤差及相對誤差分別為3.56cm和5.5%,均方差為1.58cm,相關(guān)系數(shù)為0.97,表明該預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果能夠很好地體現(xiàn)滑坡位移的發(fā)展變化趨勢,具有較強(qiáng)的預(yù)測能力,是一種精確、有效、實用的滑坡位移預(yù)測方法.
[Abstract]:An analysis of a combination of wavelet transform, rough set landslide algorithm and support vector regression forecasting method. The method is based on the White House landslide displacement monitoring data, the use of wavelet transform, accumulative displacement monitoring points of the typical decomposition trend of displacement and displacement cycle, obtain the trend of displacement prediction function through curve fitting. The use of screening algorithm of landslide displacement influence factor in rough sets, the factor selected set of input factors as support vector regression, forecast results are obtained. The application results show that the landslide displacement prediction mean absolute error and relative error was 3.56cm and 5.5% respectively, the mean square error is 1.58cm, the correlation coefficient was 0.97, indicating that the developmental changes this method forecast results can well reflect the trend of landslide displacement, the predictive ability is an accurate, effective, practical pre landslide displacement Measurement method.

【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)信息工程學(xué)院;中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)地球物理與空間信息學(xué)院;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973)項目(2011CB710601) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863)項目(2012AA121303) 國土資源部重大科學(xué)研究項目(SXKY3-6-2)
【分類號】：P642.22

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