基于ε-SVR的滑坡位移预测

我国是一个地质灾害多发的国家，特别是滑坡发生的次数比较多、危害性比较大。因此对滑坡的位移进行监控预测有着十分重要的意义。对于滑坡位移变化的非线性问题，可以利用支持向量机在回归分析中的方法——ε-支持向量回归机（ε-SVR）进行预测，该方法基于统计学理论，在处理小样本、非线性、高维数等问题上有一定的优势。以福建八尺门滑坡的监测数据为例，将前面的17个位移数据作为学习样本，后面的6个位移数据作为预测样本，采用不同的核函数分别进行位移预测来与原始监测值进行对比，比较其预测精度。结果显示，该方法产生的预测值与原始监测值之间的误差比较小，其位移变化趋势与原始数据的变化趋势也基本一致，这说明该方法预测精度高，实用性强。