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基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型的滑坡位移预测
被引量:
21
1
作者
徐峰
范春菊
+2 位作者
徐勋建
李丽
倪佳筠
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1388-1395,1416,共9页
滑坡是一种严重威胁危害居民生命财产安全的自然灾害,滑坡位移预测有助于预测滑坡等自然灾害.滑坡体监测数据的处理和预测模型的建立是滑坡位移预测的基础.针对当前时间序列分析中应用广泛的EMD、EEMD分解算法的缺陷,将具有严格数学理...
滑坡是一种严重威胁危害居民生命财产安全的自然灾害,滑坡位移预测有助于预测滑坡等自然灾害.滑坡体监测数据的处理和预测模型的建立是滑坡位移预测的基础.针对当前时间序列分析中应用广泛的EMD、EEMD分解算法的缺陷,将具有严格数学理论支撑且分解个数可控的变分模态分解算法应用于位移时间序列分解,以获得滑坡位移子序列.将自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)和支持向量机(SVM)相结合,构建AMPSO-SVM位移预测耦合模型.运用耦合模型对分解所得位移子序列分别进行预测,然后重构子序列预测结果得到总位移预测值.以三峡库区白水河滑坡XD1监测点为例,针对2007~2012年监测数据,设置不同情景以验证所提出预测模型的有效性及稳定性.实例分析表明,基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型对于滑坡位移的预测性能优于BP神经网络预测模型和网格搜索优化的SVM模型,在滑坡位移预测中有良好的理论基础及工程应用价值.
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关键词
变分模态分解
滑坡
位移预测
自适应变异粒子群算法(AMPSO)
支持向量机(SVM)
下载PDF
职称材料
题名
基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型的滑坡位移预测
被引量:
21
1
作者
徐峰
范春菊
徐勋建
李丽
倪佳筠
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
国网湖南省电力公司防灾减灾中心
华东师范大学统计学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1388-1395,1416,共9页
基金
国家电网公司科技项目(5216A01600VX)
文摘
滑坡是一种严重威胁危害居民生命财产安全的自然灾害,滑坡位移预测有助于预测滑坡等自然灾害.滑坡体监测数据的处理和预测模型的建立是滑坡位移预测的基础.针对当前时间序列分析中应用广泛的EMD、EEMD分解算法的缺陷,将具有严格数学理论支撑且分解个数可控的变分模态分解算法应用于位移时间序列分解,以获得滑坡位移子序列.将自适应变异粒子群优化算法(AMPSO)和支持向量机(SVM)相结合,构建AMPSO-SVM位移预测耦合模型.运用耦合模型对分解所得位移子序列分别进行预测,然后重构子序列预测结果得到总位移预测值.以三峡库区白水河滑坡XD1监测点为例,针对2007~2012年监测数据,设置不同情景以验证所提出预测模型的有效性及稳定性.实例分析表明,基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型对于滑坡位移的预测性能优于BP神经网络预测模型和网格搜索优化的SVM模型,在滑坡位移预测中有良好的理论基础及工程应用价值.
关键词
变分模态分解
滑坡
位移预测
自适应变异粒子群算法(AMPSO)
支持向量机(SVM)
Keywords
varitional mode decomposition
landslide
displacement prediction
auto mutation particle swarm algorithm(AMPSO)
support vector machine(SVM)
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变分模态分解和AMPSO-SVM耦合模型的滑坡位移预测
徐峰
范春菊
徐勋建
李丽
倪佳筠
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
21
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