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A wd-ga-lssvm model for rainfall-triggered landslide displacement prediction

Journal of Mountain Science 2018年第1期15卷 156-166页

作者： ZHU Xing MA Shu-qi XU Qiang LIU Wen-de State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection Chengdu University of Technology School of Civil and Environmental Engineering Nanyang Technological University

This paper proposes a wd-ga-lssvm model for predicting the displacement of a deepseated landslide triggered by seasonal rainfall,in which wavelet denoising(wd)is used in displacement time series of landslide to eliminate the GPS observation noise in the original data,and genetic algorithm(ga)is applied to obtain optimal parameters of least squares support vector machines(lssvm)*** model is first trained and then evaluated by using data from a gentle dipping(~2°-5°)landslide triggered by seasonal rainfall in the southwest of *** comparisons of wd-ga-lssvm model with Back Propagation Neural Network(BPNN)model and lssvm are presented,*** results indicate that the adoption of wd-ga-lssvm model significantly improves the robustness and accuracy of the displacement prediction and it provides a powerful technique for predicting the displacement of a rainfall-triggered landslide.

关键词： wd-ga-lssvm landslide rainfall displacement prediction wavelet denoising

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