灰色最小二乘支持向量机在滑坡变形预测中的应用

灰色最小二乘支持向量机在滑坡变形预测中的应用摘要：滑坡是一种自然灾害，其研究对保障人民生命财产安全具有重要意义。支持向量机是一种常用的机器学习方法，以其高准确率、高鲁棒性和能处理高维数据等特点，在滑坡

灰色最小二乘支持向量机在滑坡变形预测中的应用 摘要： 滑坡是一种自然灾害，其研究对保障人民生命财产安全具有重要意 义。支持向量机是一种常用的机器学习方法，以其高准确率、高鲁棒性 和能处理高维数据等特点，在滑坡变形预测中有着广泛的应用。本文介 绍了灰色最小二乘支持向量机及其在滑坡变形预测中的应用。 关键词：灰色最小二乘支持向量机、滑坡、变形预测、机器学习 引言： 随着人口的不断增加以及城市化进程的不断加快，滑坡灾害时有发 生。为了保障人民生命财产安全，预测滑坡的变形趋势，防止滑坡的发 生是亟待解决的问题。传统的预测方法大多采用经验公式或统计学方 法，这些方法存在着精度低、异质性强、数据量不足等问题，在实际工 程应用中往往难以取得理想的效果。 支持向量机是一种能够对非线性分类问题建模的机器学习方法，它 以其高准确率、高鲁棒性和能处理高维数据等特点，在滑坡变形预测中 有着广泛的应用。灰色最小二乘支持向量机是一种支持向量机的方法。 本文就灰色最小二乘支持向量机及其在滑坡变形预测中的应用进行探 讨。 1.灰色最小二乘支持向量机 灰色最小二乘支持向量机是一种基于灰色理论的最小二乘支持向量 机方法。其主要思想是将样本数据处理成一组等距离的序列，然后对每 个序列进行灰色模型建模，将灰色模型的参数作为输入向量，然后使用 支持向量机对序列进行分类训练和测试。灰色最小二乘支持向量机方法 能够有效地解决数据样本量不足的问题。 2.滑坡变形预测