光纤监测与PSO-SVM模型在马家沟滑坡深部位移预测中的应用

"基于光纤监测和PSO-SVM 模型的马家沟滑坡深部位移预测研究" 本文主要探讨了如何利用光纤监测技术和支持向量机（SVM）结合粒子群优化算法（PSO）来预测马家沟滑坡的深部位移。研究指出，滑坡位移预测的准确性和效率既依赖于预测模型的选择，也依赖于监测数据的质量。传统监测技术与评估方法存在一定的局限性，而光纤监测技术因其高精度和实时性，为滑坡位移预测提供了新的可能。 文章中，研究人员对三峡马家沟Ⅰ号滑坡的深部位移进行了详细分析，收集了320个监测数据点。通过时间序列分析，他们将滑坡位移分为趋势性位移和波动性位移两部分。趋势性位移采用拟合方法进行预测，而波动性位移则运用PSO-SVM模型进行预测。PSO-SVM模型是一种结合了粒子群优化算法的机器学习模型，能够有效地在大量数据中寻找最优解，提高预测精度。 在应用PSO优化SVM的过程中，粒子群优化算法用于寻找到最优的SVM参数，包括核函数参数和惩罚因子等，以最小化预测误差。结果显示，PSO-SVM模型对波动性位移的预测误差较小，均方根误差为0.51mm，平均绝对百分误差为0.37mm，表明该模型在预测滑坡波动性位移方面具有较高的准确性。 进一步，将趋势项和波动项的预测值相加得到累积位移的预测值，累积位移预测值与实际测量值的相关系数达到0.98，均方根误差仅为0.54mm，显示出优秀的预测效果，适用于滑坡深部位移的短期预测。 这项研究强调了光纤监测数据在滑坡预测中的关键作用，并证明了PSO-SVM模型在处理复杂地质灾害预测问题上的潜力。此外，它也为其他类似地质灾害的预测提供了理论和技术支持，特别是在数据驱动的预测模型选择和优化方面。 关键词：滑坡；光纤监测；PSO-SVM；深部位移；预测 该研究得到了国家自然科学基金重点项目和国家重大科研仪器研制项目的资助，展示了在地质灾害预测领域中，结合先进监测技术与机器学习算法的创新应用。