【摘 要】
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总结以往滑坡预测方法存在的诸多不足,针对滑坡监测位移-时间曲线特点,本文提出了一种基于时间序列的人工蜂群算法(ABC)与支持向量回归机(SVR)相结合的滑坡位移预测方法。以
【机 构】
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地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室（成都理工大学）,四川大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目(41790445);国家创新研究群体科学基金(41521002)资助~~
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总结以往滑坡预测方法存在的诸多不足,针对滑坡监测位移-时间曲线特点,本文提出了一种基于时间序列的人工蜂群算法(ABC)与支持向量回归机(SVR)相结合的滑坡位移预测方法。以三峡库区白水河滑坡为例,通过对滑坡位移、降雨、库水位等因素的分析,研究影响滑坡位移变化的因素。用时间序列加法模型和移动平均法将滑坡位移分解为趋势项和周期项。以多项式最小二乘法拟合滑坡位移趋势项,用人工蜂群支持向量机模型对滑坡位移周期项进行训练和预测。通过灰色系统关联分析法计算多项因子与滑坡位移周期项之间的关联性。最终的滑坡总位移预测值为
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