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相空间重构理论支持下的滑坡预测方法
引用本文:熊天安,刘邦兵,雷畅. 相空间重构理论支持下的滑坡预测方法[J]. 地理空间信息, 2011, 9(3): 162-164
作者姓名:熊天安  刘邦兵  雷畅
作者单位:1. 江西省电力设计院,江西南昌,330096
2. 湖北省第四地质大队,湖北咸宁,437100
3. 武汉大学水利水电学院,湖北武汉,430072
摘    要: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...

关 键 词:预测模型  滑坡预测  相空间重构  最小二乘  神经网络

Method for Prediction of Landslide by Phase Space Reconstruction
XIONG Tianan,LIU Bangbing,LEI Chang. Method for Prediction of Landslide by Phase Space Reconstruction[J]. Geospatial Information, 2011, 9(3): 162-164
Authors:XIONG Tianan  LIU Bangbing  LEI Chang
Affiliation:XIONG Tianan
Abstract:In view of the nonlinear characteristics of landslide displacement time sequence,this paper introduced the prediction method based on phase space reconstruction and least squares support vector machine(LSSVM).Used Cao's method to determine the embedding dimension,according to mutual information method to compute the best delay time;Then in the phase space,used least squares support vector machine(LSSVM) to establish the forecast model to compared with LSSVM and the neural network predicting mode.The test re...
Keywords:predictable mode  landslide prediction  phase space reconstruction  least squares  neural network  
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