利用SVM与ARIMA组合模型进行大坝变形预测

摘要：

由于大坝位移时间序列数据受各种复杂因素的影响,具有非平稳和非线性等特征,因此,利用传统、单一的时间序列预测模型较难准确地描述大坝位移变形的复杂规律.综合考虑大坝位移时间序列非线性和线性特征,本文提出了一种SVM和ARIMA相结合的时间序列预测模型.将大坝变形的时间序列分为非线性部分和线性部分.针对非线性部分,利用SVM进行滚动预测,并与NAR动态神经网络进行对比,试验表明SVM处理非线性问题具有相对的优势;针对线性部分,通过ARIMA模型对其进行单步滚动预测,综合两项预测结果得到组合模型的预测值.结合大坝实测资料对组合模型进行检验,试验结果表明,SVM-ARIMA组合模型的预测精度高,能更好地描述大坝位移的变化趋势,具有一定的实用价值.

关键词：大坝变形;SVM;ARIMA模型;SVM-ARIMA组合模型;滚动预测

分类号：P258(专业测绘)

资助基金：国家重点研发计划2018YFC1508603

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：74-78