地理空间信息
地理空間信息
지리공간신식
GEOSPATIAL INFORMATION
2011年
3期
162-164
,共3页
预测模型%滑坡预测%相空间重构%最小二乘%神经网络
預測模型%滑坡預測%相空間重構%最小二乘%神經網絡
예측모형%활파예측%상공간중구%최소이승%신경망락
针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测法.利用Cao氏法确定嵌入维数,计算最佳延迟时间;在相空间中,利用LSSVM建立预测模型,以实例对滑坡进行计算,对LSSVM模型和BP神经网络模型进行了比较.结果表明:基于相空间重构和LSSVM的滑坡预测模型具有较高的精度,是科学可行的.
針對滑坡位移時間序列的非線性特性,引入基于相空間重構和最小二乘支持嚮量機(LSSVM)的預測法.利用Cao氏法確定嵌入維數,計算最佳延遲時間;在相空間中,利用LSSVM建立預測模型,以實例對滑坡進行計算,對LSSVM模型和BP神經網絡模型進行瞭比較.結果錶明:基于相空間重構和LSSVM的滑坡預測模型具有較高的精度,是科學可行的.
침대활파위이시간서렬적비선성특성,인입기우상공간중구화최소이승지지향량궤(LSSVM)적예측법.이용Cao씨법학정감입유수,계산최가연지시간;재상공간중,이용LSSVM건립예측모형,이실례대활파진행계산,대LSSVM모형화BP신경망락모형진행료비교.결과표명:기우상공간중구화LSSVM적활파예측모형구유교고적정도,시과학가행적.
