边坡沉降预测【基于布谷鸟蚁群组合算法优化SVM】Matlab

文章目录

边坡沉降预测【基于布谷鸟蚁群组合算法优化SVM】Matlab
前言
一、边坡沉降数据特性
二、布谷鸟蚁群组合算法
三、基于布谷鸟蚁群组合算法优化SVM
- 2.CSANT-SVM 预测模型构建
- 2.预测结果
总结

前言

近年来由于滑坡事件的屡次发生，给人民带来了巨大的灾难和影响，因此必须对边坡进行安全监测并预测其变形趋势。针对传统预测方法存在的不足，提出一种基于布谷鸟蚁群结合的搜索算法（Cs-Ant）并用于优化支持向量机（SVM）的参数，从而构建基于改进布谷鸟搜索算法的支持向量机组合预测模型（Cs-Ant-SVM）并应用于实际边坡变形预测。

一、边坡沉降数据特性

数据是一维信号，为了进行有效预测，对其进行滑动窗口取值，得到训练数据和测试数据，训练集的输入为356,输出为351，测试集的输入为56，输出为51。

二、布谷鸟蚁群组合算法

针对标准布谷鸟搜索算法采用Levy飞行机制生成新的鸟巢,使得每次更新的鸟巢位置的随机性较大的问题,提出一种蚁群算法优化的布谷鸟搜索算法.首先,提出的算法将待更新的鸟巢位置作为蚁群优化算法的一组初始解在极小的范围内进行搜索寻优.之后,将此次蚁群优化算法搜索所得的解作为新的候选解.当蚁群优化算法搜索寻优的候选解优于Levy飞行产生的候选解时,替换掉Levy飞行的候选解.最后,再进行布谷鸟搜索算法择优算子,根据遗弃概率替换新的鸟巢位置,实现更新后的鸟巢位置更加趋向于最优解.通过六个典型的测试函数将提出的算法与标准布谷鸟算法进行了寻优性能比较.实验结果表明,提出的算法能够提升布谷鸟搜索算法候选解的质量,提高算法的收敛速度和收敛精度。具体参考网址：https://blog.csdn.net/u014796093/article/details/118423997

三、基于布谷鸟蚁群组合算法优化SVM

在前文中已详细介绍了 SVM 的基本理论，可知 SVM 模型在边坡变形预测精度的高低，受到惩罚因子c 和核函数g 的影响。对 SVM 参数优化则是搜索 SVM 模型的决策函数的最佳系数。使用 CSANT 算法对 SVM 参数优化，在 SVM 参数解空间内搜索得到c 和g 的最佳值，构建 CSANT-SVM 边坡预测模型。为了验证基于CSANT-SVM 边坡变形预测模型的性能，选取溪洛渡水电站的麻地湾边坡和花坪子边坡的变形数据作为预测模型的样本数据，分别构建CSANT-SVM 模型以及CS-SVM 模型，对两个边坡的变形数据进行训练并预测，分析比较两个模型预测结果的MSE 以及 MRE，验证CSANT-SVM 边坡预测模型的性能。

2.CSANT-SVM 预测模型构建

建立CSANT-SVM 边坡变形预测模型，首先对样本数据进行归一化，这样方便后期计算，将样本数据划分为两部分，即训练样本以及测试样本，设置算法的相应参数。SVM有两个参数需要寻优，分别为c 和g，引入CSANT 算法对c 和g 寻优，构建 CSANT-SVM 边坡变形预测模型，CSANT_SVM 模型的构建流程如下：

2.预测结果

CS-ANT-SVR预测值:

predict2 =19.6842 21.5431 21.7289 21.5238 21.2211

实际值:19.7000 21.6000 21.8000 21.6000 21.3000

RE: = 0.0008 0.0026 0.0033 0.0035 0.0037

残差: -0.0158 -0.0569 -0.0711 -0.0762 -0.0789

总结

采用边坡变形数据作为实验样本数据，结合 Libsvm 工具箱和编写 MATLAB 程序，实现对 CSANT-SVM 边坡预测模型的训练和预测，并与 CS-SVM 边坡预测模型进行比较，结果显示，预测结果良好。

源码：https://mianbaoduo.com/o/works/159183
【1】改进布谷鸟算法优化支持向量机的边坡变形预测研究_刘超湖