论文摘要
滑坡位移是滑坡变形破坏最直观的表现,滑坡位移预测成功与否对于判别滑坡的演化趋势至关重要。滑坡位移曲线是受多种影响因素共同作用的非平稳时间序列,以三峡库区白水河滑坡为例,利用HP滤波分析方法提取滑坡位移的趋势项,趋势项位移主要是由滑坡自身特征决定的,具有较明显的非线性递增特性,采用多项式对其进行拟合预测;周期项受多种诱发因子（滑坡演化阶段、季节性降雨、库水位升降等）影响,利用最小二乘支持向量机模型（LS-SVM）对其进行训练与预测。将趋势项和周期项拟合预测结果叠加即为累计位移预测值,结果表明在监测点ZG93和XD-04的预测中,LS-SVM模型均具备较高的评价精度,在台阶状位移特征的滑坡位移预测中具有较好的适应性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李仕波,李德营,张玉恩,李杰
关键词: 台阶状位移,位移预测,时间序列,滤波分析,最小二乘支持向量机,趋势项,周期项,白水河滑坡
来源: 长江科学院院报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 地质学,工业通用技术及设备
单位: 中国地质大学(武汉)工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(41772310),中国地质调查局二级项目(D5.7.3)
分类号: P642.22
页码: 55-59+76
总页数: 6
文件大小: 2010K
下载量: 276
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