基于IVDF-SVR耦合模型的边坡变形预测

针对改进变维分形在分形维数进行拟合预测中的不足,提出一种基于改进变维分形理论(IVDF)和支持向量回归机(SVR)理论耦合的分形预测模型.该模型利用支持向量回归机(SVR)理论来对原来改进变维分形模型中分形维数序列进行拟合预测.以茅坪滑坡的边坡位移监测数据为例,选取ln(r)-ln(S1)累计和序列分维分段曲线作为预测模型的分形参数曲线,先利用改进变维分形模型计算各曲线的分段分形维数,进而预测边坡的位移值,再利用IVDF-SVR耦合模型计算各曲线的分段分形维数,进而预测边坡的位移值.预测结果表明,IVDF-SVR耦合模型充分利用了分形理论的自相似性,使预测模型具有良好的抗噪性,同时结合SVR理论的自学习能力,可以实现小样本、非线性条件下的数据拟合与预测的优势,使得该模型能够达到较好的预测长度和较高的预测精度,有着较好的应用前景.