基于小波分析和支持向量机的变形监测数据处理
来源期刊:勘察科学技术2017年第4期
论文作者:章媛 岳东杰
文章页码:19 - 22
关键词:变形监测;小波分析;支持向量机;
摘 要:变形监测数据分析与预报结果是进行测量决策的主要依据。针对如何使用已知有限的线性关系复杂的变形信息进行分析建模的难题,该文利用基于小波分析和支持向量机的方法对变形测量数据进行处理,解决了小样本数据处理以及数据中存在噪声的问题。先通过对变形监测数据时间序列小波分解,使用阈值消噪处理后进行重构。另外同时对消噪后的时间序列分量进行SVM和LS-SVM预测,然后重构。对比SVM预测、LS-SVM预测以及消噪后的原始序列的各自重构序列,结果经评价得出,采用此方法 SVM与LS-SVM均能得到较好预测结果,且LS-SVM预测结果更优。
章媛,岳东杰
河海大学地球科学与工程学院
摘 要:变形监测数据分析与预报结果是进行测量决策的主要依据。针对如何使用已知有限的线性关系复杂的变形信息进行分析建模的难题,该文利用基于小波分析和支持向量机的方法对变形测量数据进行处理,解决了小样本数据处理以及数据中存在噪声的问题。先通过对变形监测数据时间序列小波分解,使用阈值消噪处理后进行重构。另外同时对消噪后的时间序列分量进行SVM和LS-SVM预测,然后重构。对比SVM预测、LS-SVM预测以及消噪后的原始序列的各自重构序列,结果经评价得出,采用此方法 SVM与LS-SVM均能得到较好预测结果,且LS-SVM预测结果更优。
关键词:变形监测;小波分析;支持向量机;