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相空间重构理论支持下的滑坡预测方法

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摘要针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测法。利用Cao氏法确定嵌入维数,计算最佳延迟时间;在相空间中,利用LSSVM建立预测模型,以实例对滑坡进行计算,对LSSVM模型和BP神经网络模型进行了比较。结果表明：基于相空间重构和LSSVM的滑坡预测模型具有较高的精度,是科学可行的。

DOI g4qx3219j8/985100

作者熊天安;刘邦兵;雷畅

机构地区不详

出处《地理空间信息》 2011年3期

关键词预测模型滑坡预测相空间重构最小二乘神经网络

分类 [天文地球][测绘科学与技术]

出版日期 2011年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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