基于SVR的滑坡位移研究 (2013年)

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文件名称：基于SVR的滑坡位移研究 (2013年)

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更新时间：2024-06-10 11:47:08

自然科学 论文

滑坡位移具有非线性特征，针对单变量的时间序列，首先引入相空间重构理论，将其扩展到多维的相空间中。再结合数据挖掘中的机器学习算法――支持向量回归算法(SVR)建立预测模型，并对李家湾滑坡的水平位移进行预测。试验结果表明，该模型具有非常高的精度(均控制在94％以上)，可以充分的应用于滑坡灾害的预测和预报。