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滑坡位移序列的支持向量机预测

刘天浩  
【摘要】:在我国,随着国民经济建设的发展,岩土工程建设规模急剧扩大,滑坡问题也越来越引起人们的重视,滑坡已经成为继地震、火山等之后对人类的生活和生产重大的灾害之一。其机理复杂,影响因素众多;由于边坡破坏方式、变形演化过程的复杂多变性,建立精确的数学模型来模拟边坡的稳定性及建立精确的预报模型来预测滑坡的时间、空间演化均存在很大困难。智能岩石力学的提出和发展为其预测提供新的途径,支持向量机和遗传算法的结合,对解决很难用数学模型描述的问题具有很好的适应性,并且具有很广泛的应用前景。本文在前人研究的基础上,将遗传算法和支持向量机结合起来,构成进化支持向量机,对滑坡的位移进行预测,本文主要工作如下: (1) 利用支持向量机的具有处理小样本、高维数、非线性等优良特性,应用遗传算法,快速搜索支持向量机的核函数因子和惩罚因子等参数。可以避免人为选择支持向量机参数的盲目性;同时遗传算法搜索位移序列构成的维数,可以构成比较具有代表性的预测样本。 (2) 本文利用遗传算法和支持向量机理论,利用VC++开发工具开发滑坡预测可视化系统的预测模块。 (3) 深入分析福建八尺门滑坡和广西龙滩水电站的位移监测数据,挖掘其中的规律;根据其监测位移数据构成进化支持向量机的学习样本,建立基于进化支持向量机的单位移时间序列模型,对八尺门滑坡位移进行预测。对于同样的数据利用神经网络进行构成学习样本,并进行预测,比较其结果。 (4) 针对降雨量和地下水位等因素对滑坡变化产生的很大影响,深入研究福建八尺门的降雨量和地下水位数据,并和位移数据相关联起来,建立基于进化支持向量机的多因素(位移、降雨量和地下水位时间序列模型),对福建八尺门的位移数据进行预测,检查其预测效果。


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