基于集合经验模态分解与支持向量机回归的位移预测方法:以三峡库区滑坡为例OA北大核心CSCDCSTPCD
Displacement prediction method based on ensemble empirical mode decomposition and support vector machine regression-a case of landslides in Three Gorges Reservoir area
三峡库区滑坡地表位移-时间曲线多呈台阶型特征.基于位移响应成分模型的滑坡位移预测方法是该类滑坡位移预测的主要方法之一.针对目前水库滑坡波动项位移预测工作中尚未考虑主要诱发因素的高频成分与低频成分的问题,提出了基于时间序列集合经验模态分解(EEMD)与重构的粒子群优化-支持向量机回归(PSO-SVR)位移预测方法.以白水河滑坡2003年7月至2013年3月1 17个地表位移数据为例,采用EEMD法将位移时间序列分解为趋势项位移和波动项位移,该趋势项…查看全部>>
Many landslides in Three Gorges Reservoir area are featured by stepwise increasing surface displacement along the time.Responding composition model is one of the main methods for displacement prediction of landslides.Currently,high-frequency and low-frequency components of inducing factors are usually ignored.A method based on reconstruction of time series by ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and particle swarm optimization based support vector ma…查看全部>>
邓冬梅;梁烨;王亮清;王昌硕;孙自豪;王聪;董曼曼
中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉430074中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉430074中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉430074中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉430074中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉430074中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉430074中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉430074
建筑与水利
三峡库区滑坡位移预测诱发因素集合经验模态分解PSO-SVR
Three Gorges Reservoirlandslide displacement predictioninducing factorsensemble EMDPSO-SVR
《岩土力学》 2017 (12)
考虑滑床复合层状岩体结构特征的桩岩接触面作用机理与抗滑效果研究
3660-3669,10
国家自然科学基金项目(No.41372310)中国地质大学(武汉)中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.1610491T07).This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (41372310) and the Fundamental Research Funds for National University,China University of Geosciences (Wuhan) (1610491T07).
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