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基于SVR的滑坡位移研究 被引量:2
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作者 刘小珊 罗文强 +1 位作者 李飞翱 王成勇 《长江大学学报(自科版)(上旬)》 2013年第2期76-78,90,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 滑坡水平位移 相空间重构 支持向量回归 预测
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