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基于小波分析与LSSVM的滑坡变形预测
被引量:
20
1
作者
李潇
徐进军
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2009年第4期127-130,共4页
从时频分析角度出发,探讨利用小波分析与LSSVM模型作滑坡变形预测。其步骤为利用小波变换把变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量,再对重构后的近似序列和细节序列分别利用LSSVM进行预测并将结果融合。实例结果表明,基于小波分析与...
从时频分析角度出发,探讨利用小波分析与LSSVM模型作滑坡变形预测。其步骤为利用小波变换把变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量,再对重构后的近似序列和细节序列分别利用LSSVM进行预测并将结果融合。实例结果表明,基于小波分析与LSSVM的滑坡变形预测方法预测精度高于GM(1,1)、AR和单一的LSSVM方法。
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关键词
小波分析
最小二乘支持向量机
滑坡变形预测
时间
序列
细节序列
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职称材料
题名
基于小波分析与LSSVM的滑坡变形预测
被引量:
20
1
作者
李潇
徐进军
机构
九江学院土木工程与城市建设学院
武汉大学测绘学院
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2009年第4期127-130,共4页
基金
国家自然科学基金(40674008)
文摘
从时频分析角度出发,探讨利用小波分析与LSSVM模型作滑坡变形预测。其步骤为利用小波变换把变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量,再对重构后的近似序列和细节序列分别利用LSSVM进行预测并将结果融合。实例结果表明,基于小波分析与LSSVM的滑坡变形预测方法预测精度高于GM(1,1)、AR和单一的LSSVM方法。
关键词
小波分析
最小二乘支持向量机
滑坡变形预测
时间
序列
细节序列
Keywords
wavelet analysis
least square support vector machine (LSSVM)
landslide deformation prediction
time series
detailed series
分类号
P203 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波分析与LSSVM的滑坡变形预测
李潇
徐进军
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2009
20
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职称材料
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