作者：李骅锦; 许强; 王思澄; 亓星; 彭大雷; 何...黄土滑坡位移预测小波变换提升回归树极限训练机
摘要：黄土滑坡的变形演化过程往往受到多种因素的影响,呈现出非线性特征。基于小波分析函数（Wavelet Analysis,WA）、提升回归树（Boosting Regression Tree,BT）,以及极限训练机（Extreme Learning Machine,ELM）方法,提出一种名为WA-BT-ELM的黄土滑坡位移预测新方法。该方法将非线性位移数据作为一时间序列,运用小波分析函数将监测点累积位移曲线分解为若干子小波;随后使用提升回归树对所有子小波进行重要度分析,剔除相关性不高的子小波以去掉冗杂信息;最后运用极限训练机,结合筛选得到的子小波对滑坡位移进行预测分析。基于该模型对甘肃省永靖县黑方台滑坡区的滑坡位移监测数据进行预测,得到了优于ANN,BPNN,SVM,ELM,以及WAELM预测模型的结果,故认为WA-BT-ELM模型是一种有效的黄土滑坡位移预测方法。
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