利用改进水循环优化SVR的边坡变形预测

董延东

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利用改进水循环优化SVR的边坡变形预测

3S技术应用 | 更新时间：2026-06-23

- 利用改进水循环优化SVR的边坡变形预测
- 利用改进水循环优化SVR的边坡变形预测
- 地理空间信息 2024年22卷第10期页码：46-49
- 作者机构：
  
  国能运输技术研究院有限责任公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家能源集团科技创新项目(GJNY-20-231）;国能朔黄铁路公司科技创新项目（[2021]367）
- DOI：
  中图分类号： U213.13
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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董延东. 利用改进水循环优化SVR的边坡变形预测[J]. 地理空间信息, 2024,22(10):46-49.

董延东. 利用改进水循环优化SVR的边坡变形预测[J]. 2024, 22(10): 46-49.
董延东. 利用改进水循环优化SVR的边坡变形预测[J]. 地理空间信息, 2024,22(10):46-49. DOI：

董延东. 利用改进水循环优化SVR的边坡变形预测[J]. 2024, 22(10): 46-49. DOI：

摘要

边坡变形与地质活动，气候变化以及人工切坡等众多因素相关，是一种典型的非线性、非平稳随机过程，传统边坡变形预测方法存在预测精度低和泛化能力弱等问题。提出一种基于改进水循环算法（improved water cycle algorithm

IWCA）优化支持向量回归（suppor vector regression

SVR）的边坡变形预测方法（IWCA-SVR）。SVR利用核函数将低维空间中的非线性边坡位移量数据映射到高维空间进行建模分析，不仅能够获得较高的预测精度，同时具有较强的泛化能力。由于SVR核参数和惩罚因子对预测性能影响较大，提出IWCA算法对其进行全局寻优，提升预测性能。最后将所提IWCA-SVR方法与粒子群优化的SVR (PSO-SVR)和极限学习机（ELM）等方法进行对比，结果表明IWCA-SVR在平均相对误差和均方根误差两项指标方面分别提升超过55.8%和54.9%，并且具有更强的泛化能力。

Abstract

关键词

Keywords

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