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基于混沌-支持向量机的边坡位移预测
被引量:
3
1
作者
曹延飞
李源
贾磊
《石家庄铁路职业技术学院学报》
2014年第1期79-85,共7页
通过平均互信息法确定延迟时间、虚假邻点法确定嵌入维数,从而实现混沌时间序列相空间的重构,揭示边坡地质体的变形规律;并以这些数据作为支持向量机的训练样本,用支持向量机的回归特性预测边坡的变形,把由于多变量耦合关系导致的边坡...
通过平均互信息法确定延迟时间、虚假邻点法确定嵌入维数,从而实现混沌时间序列相空间的重构,揭示边坡地质体的变形规律;并以这些数据作为支持向量机的训练样本,用支持向量机的回归特性预测边坡的变形,把由于多变量耦合关系导致的边坡体位移时间序列,利用单变量方法进行分析。结果表明Chaotic-SVM模型具有拟合精度高、泛化能力强的特点,在岩土工程非线性预测中具有一定的应用价值。
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关键词
位移混沌动力模型
相空间重构
边坡安全监控
变形预测
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题名
基于混沌-支持向量机的边坡位移预测
被引量:
3
1
作者
曹延飞
李源
贾磊
机构
石家庄经济学院
出处
《石家庄铁路职业技术学院学报》
2014年第1期79-85,共7页
基金
河北省教育厅高等学校科学技术研究项目(编号:Z2011224)
文摘
通过平均互信息法确定延迟时间、虚假邻点法确定嵌入维数,从而实现混沌时间序列相空间的重构,揭示边坡地质体的变形规律;并以这些数据作为支持向量机的训练样本,用支持向量机的回归特性预测边坡的变形,把由于多变量耦合关系导致的边坡体位移时间序列,利用单变量方法进行分析。结果表明Chaotic-SVM模型具有拟合精度高、泛化能力强的特点,在岩土工程非线性预测中具有一定的应用价值。
关键词
位移混沌动力模型
相空间重构
边坡安全监控
变形预测
Keywords
Chaotic-SVM
displacement chaotic dynamic model
phase space reconstruction
Chaotic-SVM slope security motoring
displacement prediction
分类号
O31 [理学—一般力学与力学基础]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌-支持向量机的边坡位移预测
曹延飞
李源
贾磊
《石家庄铁路职业技术学院学报》
2014
3
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