作者：姚琦; 牛瑞卿; 赵金童; 张淼滑坡位移预测经验模态分解法指数平滑模型支持向量回归模型
摘要：滑坡位移时间序列在外因的影响下呈现出单调非平稳的曲线特征,利用经验模态分解法（Empirical Mode Decomposition,EMD）将滑坡累计位移分解为周期项和趋势项,建立支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）-布朗单一参数指数平滑（Browns Single Parameter Exponential Smoothing,Browns）模型对滑坡位移进行预测。以三峡库区木鱼包滑坡为例,首先在考虑降雨量和库水位等影响因子的基础上,采用SVR模型对周期项位移进行预测;然后采用Browns模型对趋势项位移进行预测;最后通过时间序列加法模型得到滑坡累计位移预测值,计算得到测试样本的平均绝对误差为13.31mm,均方根误差和判定系数分别为16.6mm和0.83。通过对比分析,结果表明：基于EMD与SVR-Browns模型的滑坡位移预测精度明显优于SVR模型和Browns模型,证明该模型是一种有效的滑坡位移预测方法。
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