基于核主成分分析和粒子群优化支持向量机的滑坡位移预测

摘要：

利用核主成分分析法对滑坡位移影响因子进行特征提取,以获得的主成分作为支持向量机的特征向量建立支持向量机模型,其中模型参数通过粒子群算法进行选择优化,构建出核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型,对滑坡相对位移进行预测.预测结果的平均绝对误差和相对误差分别为0.760和7.563％,与其他预测模型相比,其拟合和泛化能力最优,表明核主成分分析和粒子群优化支持向量机协同模型的预测结果与实际监测值具有很好的一致性.

关键词：滑坡、位移预测、核主成分分析、粒子群优化、支持向量机

所属期刊栏目：38

分类号：P258;P642.22(专业测绘)

资助基金：国家973计划资助项目2011CB710601;国家863计划资助项目2012AA121303;国家自然科学基金资助项目40902099;国土资源部三峡库区三期地质灾害防治重大科学研究资助项目SXKY3-6-2

在线出版日期：2013-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：148-152,161