基于相空间重构和WT-SFLASVM的公路边坡位移预测预警方法研究

主讲人：游磊

时 间： 2018年10月26日 星期五10:30

地 点： 10228

主 办：成都大学信息科学与工程学院

讲座人简介：

游磊，副教授，2012年取得成都理工大学工学博士学位。长期从事专业教学和科研，先后发表论文20余篇，SCI检索3篇，EI检索8篇。

内容简介：

四川大部分公路建设过程中会遇到膨胀土问题，膨胀土公路边坡工程常常出现失稳滑塌现象。利用边坡位移时间序列对边坡位移趋势进行预测能够及时做出预防对策，避免生命财产损失。本项目拟用相空间重构、小波变换( WaveletTransform, WT)-混合蛙跳支持向量机(ShuffledFrogLeapingAlgorithm Support Vector Machine, SFLASVM)相结合的方法对公路边坡位移预测进行研究，根据位移监测数据及位移预测数据，揭示膨胀土地区公路边坡变形规律。位移预测是非线性非平稳时间序列的预测问题，研究以成安渝高速膨胀土公路边坡为例，分析了膨胀土公路边坡位移变化的影响因素。首先对时间序列进行归一化处理，利用小波变换位移进行时频分解，将位移时间序列分解为不同分辨率尺度下的位移分量，对于每个位移分量进行相空间重构。然后再用SVM对各子序列进行预测，为了提高SVM预测性能，本研究采用SFLA算法优化SVM参数。最后对于各子序列的预测值进行小波重构，就能得到膨胀土公路边坡位移预测值，根据监测数据探讨WT-SFLASVM模型对公路边坡位移的预测功能，并在此基础上对边坡失稳灾害进行预警