文献类型：期刊文章

作　　者：杨帆[1] 谢洋洋[1] 邵阳[2]

机构地区：[1]辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新123000 [2]辽宁工程技术大学外国语学院,辽宁阜新123000

出　　处：《测绘科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(50604009);辽宁省"百千万人才工程"人选资助项目(2010921099)

年　　份：2017

卷　　号：42

期　　号：10

起止页码：134-137

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对变形监测数据的随机性和非平稳性,以及单一预测模型的不足,该文提出了基于小波去噪的灰色最小二乘支持向量机变形预测模型。采用小波去噪对原始数据进行降噪处理,减弱数据随机扰动的影响,建立灰色最小二乘支持向量机模型,并采用粒子群算法寻找最优参数。通过大坝位移监测数据实例对模型进行验证,并与灰色模型、最小二乘支持向量机以及灰色最小二乘支持向量机进行对比分析。实验结果证明,该模型预测精度更高、稳定性更强。

关 键 词：变形预测  小波去噪 灰色模型  最小二乘支持向量机 粒子群算法

分 类 号：P208]