混沌相空间重构LS-SVM模型在动态变形预报中的优势分析

"该文应用了混沌理论、BP算法、遗传算法和支持向量机（LS-SVM模型），通过对变形体的动态变形数据进行预测分析，揭示了LS-SVM模型在预测性能上的优越性，特别是在混沌相空间重构的基础上，其预测准确性和可靠性超过了GA-BP网络预报模型和传统的BP网络模型。" 文章主要探讨了如何利用现代数据分析技术来提升对动态变形数据的预测精度。首先，BP神经网络（Back Propagation Neural Network）作为一种广泛应用的非线性模型，被用来处理复杂的变形预测问题。然而，BP网络在训练过程中可能存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。 其次，遗传算法（Genetic Algorithm）是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，它可以用于调整BP网络的参数，以提高其预测性能。尽管如此，单独的遗传算法与BP网络结合可能仍然存在一定的局限性。 接着，混沌理论被引入到研究中，它揭示了看似随机但其实具有确定性的复杂系统行为。通过混沌相空间重构，可以从有限的数据序列中恢复出系统的动力学特性，这对于理解和预测变形体的行为至关重要。 最后，支持向量机（Support Vector Machine，简称LS-SVM）模型作为监督学习的一种强大工具，以其高效的学习能力和泛化性能而受到关注。LS-SVM模型在处理小样本、非线性问题时表现出色，特别适合于变形数据的预测。当LS-SVM与混沌相空间重构相结合，模型的预测效果得到了显著提升，不仅预测能力超过BP网络，而且在预测准确性上优于GA-BP网络模型。 通过实例分析，作者证实了基于混沌相空间重构的LS-SVM模型在动态变形数据预测方面的优势，这种模型在工程实践中有广泛的应用前景，特别是在地质灾害预警、建筑物安全监测等领域。同时，这一研究也为其他复杂系统的预测分析提供了新的思路和方法。 关键词: LS-SVM模型, 动态变形, 预报分析, 混沌相空间重构, BP算法, 遗传算法 引用格式: 李欢, 王江涛, 张文旭. 基于混沌相空间重构的LS-SVM模型的动态变形数据特征预报分析[J]. 矿山测量, 2018, 02: 0083-06.