隨著邊坡大量涌現,邊坡滑坡事件屢見不鮮,從而給人民的生產、生活帶來了巨大的影響和損失,因此對邊坡的變形預測和預警,就顯得尤為迫切和重要。針對傳統(tǒng)預測方法的不足,有必要探討新方法來進行預測。為此,本文將改進支持向量機運用到邊坡位移預測中。首先,針對支持向量機預測模型參數難以求取、傳統(tǒng)PSO參數尋優(yōu)易陷入極值的問題,將自適應慣性權重置換粒子群算法速度更新公式中的慣性權重;并運用多粒子信息共享改進粒子群算法的位置更新公式,構建MAPSO算法。針對單一核函數泛化性、學習能力存在的問題,運用Poly與RBF加遞減權混合核函數代替SVM核函數。運用MAPSO算法對混合核函數的支持向量機進行參數尋優(yōu),最終建立混合核函數MAPSO-SVR的邊坡位移預測模型。其次,采用丹巴鏡滑坡位移數據和新臥龍滑坡位移數據作為實驗數據,運用Faruto等人開發(fā)的Libsvm加強版工具箱,實現對混合核函數MAPSO-SVR的邊坡位移預測模型的訓練和預測。最后,根據編制的Matlab程序,將基于混合核函數MAPSO-SVR的邊坡位移預測結果與基于傳統(tǒng)支持向量機預測結果做對比。其中,丹巴鏡滑坡位移數據,基于混合核函數MAPS... 

【文章頁數】：61 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 選題背景、目的及意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 邊坡變形預測研究現狀
        1.2.2 支持向量機研究現狀
    1.3 研究的內容及章節(jié)結構
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 章節(jié)安排
第二章 邊坡變形相關知識與數據預處理
    2.1 邊坡變形相關知識
        2.1.1 邊坡類型
        2.1.2 邊坡變形演化
        2.1.3 影響邊坡穩(wěn)定性的因素
    2.2 邊坡變形監(jiān)測方法
    2.3 數據預處理
        2.3.1 奇異值檢測
        2.3.2 數據插值
        2.3.3 數據歸一化
第三章 支持向量機理論基礎
    3.1 統(tǒng)計學習理論
        3.1.1 泛化能力
        3.1.2 VC維與一致性收斂
        3.1.3 結構風險最小化
    3.2 支持向量機
        3.2.1 支持向量分類機
        3.2.2 支持向量回歸機
第四章 基于混合核函數MAPSO-SVR的邊坡位移預測模型構建
    4.1 PSO算法
        4.1.1 PSO算法的基本理論
        4.1.2 PSO算法的參數分析
    4.2 改進PSO算法
    4.3 核函數
        4.3.1 幾種常見的核函數
        4.3.2 核函數的性質
    4.4 改進核函數
    4.5 基于混合核函數的MAPSO-SVR的邊坡位移預測流程
第五章 工程應用
    5.1 丹巴滑坡預測應用
        5.1.1 工程概況
        5.1.2 數據預處理
        5.1.3 模型精度評定指標
        5.1.4 位移預測
        5.1.5 結果分析
    5.2 臥龍寺新滑坡預測應用
        5.2.1 工程概況
        5.2.2 數據預處理
        5.2.3 位移預測
        5.2.4 結果分析
第六章 總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3704643