基于改進(jìn)麻雀優(yōu)化與SVR滑坡位移預(yù)測
電子測量技術(shù)
頁數(shù)： 9 2024-10-21
摘要： 針對(duì)滑坡位移具有高度非線性和復(fù)雜性，難以利用傳統(tǒng)優(yōu)化算法結(jié)合人工智能方法進(jìn)行更合理、準(zhǔn)確的預(yù)測建模的問題，本文提出一種Lévy飛行策略的混沌麻雀優(yōu)化算法(CLSSA)-變分模態(tài)分解(VMD)-支持向量回歸(SVR)的滑坡位移預(yù)測模型。首先利用CLSSA優(yōu)化VMD分解參數(shù)對(duì)滑坡位移時(shí)間序列進(jìn)行分解，其次采用CLSSA-SVR模型對(duì)VMD分解子序列進(jìn)行預(yù)測，最后通過疊加子序列預(yù)測數(shù)... （共9頁）
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