【摘 要】
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针对滑坡位移时间序列含大量噪声、具有明显的非线性等特征,本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的小波分析（WA）-支持向量机（SVM）滑坡位移预测模型（即WA-SVM模型）。该模型在混沌分析的
【机 构】
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海南水文地质工程地质勘察院,中国地质大学信息工程学院,湖南有色测绘院,重庆市208水文地质工程地质队
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针对滑坡位移时间序列含大量噪声、具有明显的非线性等特征,本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的小波分析（WA）-支持向量机（SVM）滑坡位移预测模型（即WA-SVM模型）。该模型在混沌分析的基础上,首先用WA将滑坡位移序列分解成不同频率的分量,然后采用PSO算法优选SVM模型参数,并利用SVM模型预测各分量值,最后将各分量预测值组合得到最终预测值。结合滑坡位移序列实例,将基于粒子群优化的WA-SVM模型的预测结果与WA-BP模型、单独SVM模型进行对比,结果表明该滑坡位移序列存在混沌特性,基于粒子群优化
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