作者：张凯翔; 牛瑞卿; 胡友健; 武雪玲滑坡位移预测小波变换粗糙集算法支持向量回归机
摘要：分析了一种结合小波变换、粗糙集算法和支持向量回归机的滑坡位移预测方法.该方法依据白家包滑坡位移监测数据,利用小波变换将典型监测点的累计位移分解为趋势项位移和周期项位移,通过曲线拟合获得趋势项位移预测函数,使用粗糙集算法筛选滑坡位移影响因子集,将挑选出来的因子集作为支持向量回归机的输入因子集,从而得到滑坡位移预测结果.应用结果显示：预测平均绝对误差及相对误差分别为3.56cm和5.5%,均方差为1.58cm,相关系数为0.97,表明该预测方法的预测结果能够很好地体现滑坡位移的发展变化趋势,具有较强的预测能力,是一种精确、有效、实用的滑坡位移预测方法.
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