Resumen

Las predicciones precisas y confiables de los desplazamientos de deslizamientos son difíciles de realizar utilizando enfoques tradicionales de predicción puntual debido a la incertidumbre asociada. Los intervalos de predicción son herramientas efectivas para cuantificar la incertidumbre de las predicciones puntuales al estimar el límite de los futuros desplazamientos de deslizamientos. En este artículo, bajo el marco del método original de estimación de límites inferior y superior, se propone un enfoque de predicción de intervalo directo para desplazamientos de deslizamientos basado en la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LSSVM) y algoritmos de búsqueda diferencial. Se implementan directamente dos modelos LSSVM para generar el intervalo de los desplazamientos futuros, y los parámetros óptimos del modelo se derivan mediante el algoritmo de búsqueda diferencial. Los deslizamientos de Baishuihe y Tanjiahe ubicados en la orilla del embalse de las Tres Garg

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Predicciones; Incertidumbre; Intervalo; Desplazamientos; LSSVM; Algoritmo
• Keywords:Predictions; Uncertainty; Interval; Displacements; LSSVM; Algorithm