發(fā)布時(shí)間：2021-02-27 21:34

　　利用邊坡監(jiān)測(cè)位移的時(shí)間序列來預(yù)測(cè)邊坡未來變形,能有效評(píng)價(jià)邊坡的穩(wěn)定性。以邊坡位移時(shí)間序列為基礎(chǔ),采用最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）建立位移預(yù)測(cè)模型,并考慮到最小二乘支持向量機(jī)的參數(shù)選擇會(huì)對(duì)建模結(jié)果產(chǎn)生較大影響,提出采用變尺度混沌遺傳優(yōu)化算法對(duì)LSSVM建模過程中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。該算法主要的思想是采用混沌變量種群映射到LS-SVM參數(shù)取值區(qū)間,對(duì)經(jīng)過一次遺傳操作的群體進(jìn)行混沌搜索尋優(yōu),引導(dǎo)種群快速進(jìn)化。最后將該模型應(yīng)用于實(shí)際邊坡工程位移預(yù)測(cè)中,并與常規(guī)遺傳算法參數(shù)優(yōu)化進(jìn)行比較,結(jié)果表明,該方法的收斂速度更快,預(yù)測(cè)精度更高,具有較好的適用性。 

【文章來源】：湖南水利水電. 2020,(05)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
引言
1 最小二乘支持向量機(jī)
2 變尺度混沌遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化
3 工程應(yīng)用
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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