基于LSSVM和细菌食优化算法的道入口斜坡的位移预测
Wang Xihao1, Bai Zhiyu2, Lu Yuedong3
1Qingdao Guoxin Jiaozhou Bay Second Submarine Tunnel Co., Ltd., Qingdao, 266000, Shandong, China.
Scientific reports
|October 29, 2024
概括
本研究引入了一种多变量时间序列模型,用于预测道入口的山体滑坡风险,并结合温度和降雨数据. 该模型使用优化的最小方形支向量机 (LSSVM),准确预测斜率风险,以提高道安全性.
科学领域:
- 地质技术工程 地质技术工程
- 环境监测 环境监测
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 道入口区域容易发生山体滑坡风险,这引发了严重的安全问题.
- 传统的山体滑坡预测模型往往缺乏有效纳入动态环境因素的能力.
- 准确的实时监测对于及时评估山体滑坡风险至关重要.
研究的目的:
- 开发一个有效的多变量时间序列模型,用于预测道入口区域的滑坡风险.
- 整合温度和降雨数据作为关键输入指标,以提高预测准确度.
- 为数据采集建立一个远程,实时物联网 (IoT) 监控系统.
主要方法:
- 基于传统方法的多变量时间序列模型的开发.
- 应用细菌食优化算法 (BFOA) 来优化最小平方支持向量机器 (LSSVM) 的参数.
- 设计和实施一个远程物联网监测系统,以测量表面沉降,温度和降雨量.
主要成果:
- 在多变量时间序列模型中,优化的LSSVM显示出更好的回归精度.
- 确定最佳历史数据量为5天,最佳预测步骤为1天.
- 该模型的准确性使用来自温东道的工程测量数据进行了验证.
结论:
- 拟议的多变量时间序列模型准确预测了道入口部分的山体滑坡风险.
- 集成的物联网系统为预测模型提供了可靠的数据源.
- 这种方法提供了一种有效的技术解决方案,用于控制地滑风险,并在道建设项目中提供早期预警.
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