【摘 要】
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目的:为减少滑坡带来的损失,本文提出了一种优化后的支持向量机(SVM)模型来进行滑坡预测。方法:通过模拟实验获得多属性传感器数据,对数据进行熵值法处理,获得分类标签,再通过灰狼算法(GWO)优化后的支持向量机模型进行预警。结果:熵值法划分后的数据,通过GWO-SVM模型进行建模预测,得到的预警结果与实际结果高度吻合,预测精度在95%以上。结论:熵值法能处理滑坡过程中的多属性数据,适用于滑坡的复杂非线性情况。对比单一支持向量机模型,优化后的模型精度更高,稳定性更好,能对当前滑坡易发性进行精确地预测。
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(No.2017YFC0804604),国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(No.2017QK053),浙江省重点研发计划项目(No.2018C03040)。
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目的:为减少滑坡带来的损失,本文提出了一种优化后的支持向量机(SVM)模型来进行滑坡预测。方法:通过模拟实验获得多属性传感器数据,对数据进行熵值法处理,获得分类标签,再通过灰狼算法(GWO)优化后的支持向量机模型进行预警。结果:熵值法划分后的数据,通过GWO-SVM模型进行建模预测,得到的预警结果与实际结果高度吻合,预测精度在95%以上。结论:熵值法能处理滑坡过程中的多属性数据,适用于滑坡的复杂非线性情况。对比单一支持向量机模型,优化后的模型精度更高,稳定性更好,能对当前滑坡易发性进行精确地预测。
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