公开(公告)号：CN116522286A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310396175.8

申请日：2023-04-14

Applicant: 常州大学

Inventor： 周浩 ,  朱平华 ,  蒋宏伟 ,  吴月旭 ,  宗美荣 ,  刘惠

IPC: G06F18/27 ,  G01B21/02 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G08B21/10

Abstract: 本发明公开了一种逻辑回归优化的SVR‑LSTM滑坡位移预测方法及系统包括：收集各监测点的滑坡位移数据，采用平均移动法将数据分解为趋势项数据和周期项数据；根据滑坡位移数据构建数据集，并初步筛选候选输入因素，对候选输入因素和周期项数据进行Pearson相关系数分析获取模型输入因子；利用支持向量回归算法和LSTM算法分别对趋势项和周期项进行预测，并分别获取两种算法对应的总位移预测结果；将模型输入因子和总位移预测结果作为LR分类算法的备选因素，通过LR分类算法计算支持向量回归模型和LSTM模型的权重，并对数据进行处理后得到逻辑回归优化的总位移预测值；本发明的方法有助于提高预测结果的准确性及稳定性，在滑坡易发区的滑坡位移预测中具有应用潜力。