【摘 要】
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坝肩边坡变形在外部因素影响下呈现出不确定性和随机性,从而不易预测。基于聚类模态分解(EEMD)、样本熵(SE)和改进型粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(IPSO LSSVM)方法,提
【机 构】
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成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
【基金项目】
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国家创新研究群体科学基金项目(41521002);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20135122130002)
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坝肩边坡变形在外部因素影响下呈现出不确定性和随机性,从而不易预测。基于聚类模态分解(EEMD)、样本熵(SE)和改进型粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(IPSO LSSVM)方法,提出一种名为EEMD SE IPSO LSSVM的坝肩边坡变形预测模型。首先,利用EEMD将原始坝肩边坡变形时间序列分解为若干个不同复杂度的子序列,并基于SE判定各子序列的复杂度,将相近的子序列进行合并重组以减少计算规模;然后,分别对各重组子序列建立IPSO LSSVM预测模型;最后,将各预测分量进行叠加重构,得到最终的大坝变
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