滑坡位移EEMD-SVR预测模型
滑坡位移EEMD-SVR预测模型
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Beijing: Surveying and Mapping Press
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滑坡位移预测是滑坡灾害实时监测预警的重要组成部分, 良好的滑坡位移预测模型有助于预测地质灾害发生。滑坡变形受多种外界因素影响呈现出随机性和非线性的特点, 在现有的滑坡位移预测方法中, 机器学习方法在滑坡位移预测中得到了广泛的应用。针对滑坡位移预测是趋势项位移和周期项叠加的特点, 本文研究采用基于集成经验模态分解(EEMD)的滑坡趋势项和周期项位移提取方法, 结合支持向量回归(SVR)模型实现对滑坡的位移预测。首先, 详细介绍了该模型的构建过程和预测性能, 并以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R2)作为评估模型的预测性能指标。然后, 分别利用EEMD-SVR、SVR、Elman模型对贵州省岩溶山区的一处滑坡进行位移预测, 结果表明, E...
Alternative Titles
Full title
滑坡位移EEMD-SVR预测模型
Identifiers
Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_chxb202210018
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_chxb202210018
Other Identifiers
ISSN
1001-1595
E-ISSN
1001-1595
DOI
10.11947/j.AGCS.2022.20220291
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