论文摘要
滑坡灾害是我国发生频率最高、造成后果最严重的地质灾害。通过对边坡位移进行监测来预测滑坡灾害是一个不错的选择,然而,传统预测预测理论预测速度慢,精度低,要求原始监测数据量巨大。支持向量机理论则不仅可以根据小样本数据就进行预测,而且通过核函数很容易找到回归函数,预测速度快,预测精度较好。本文我们采用RBF径向基核函数作为支持向量机的核函数,利用粒子群优化算法对支持向量机的参数进行寻优,以延安市小砭沟安置小区施工现场的边坡位移数据为基础,选取H3截面的三个水平监测点进行预测,利用"3δ"法则、三次样条插值法等处理数据,对小砭沟的边坡位移进行预测,并分析该截面的滑坡趋势。研究结果表明,预测模型的预测精度较好,该截面为上部挤压下部型滑坡。
论文目录
文章来源
类型: 国内会议
作者: 李寻昌,徐帅鹰
关键词: 滑坡预测,支持向量机,粒子群算法
来源: 第31届全国高校安全科学与工程学术年会暨第13届全国安全工程领域专业学位研究生教育研讨会 2019-10-11
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 地质学,地质学,工业通用技术及设备
单位: 长安大学地质工程与测绘学院,陕西未来能源化工有限公司
分类号: P642.22
DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.036929
页码: 177
总页数: 1
文件大小: 905k
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