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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第四十四研究所
摘要：本发明属于数据挖掘技术领域，涉及一种基于PSO‑ADGM‑SVR组合模型的预测方法，包括：采集最近的边坡位移数据，并对其进行预处理；将预处理后的数据输入优化后的PSO‑ADGM模型，得到PSO‑ADGM预测结果；将预处理后的数据输入优化后的PSO‑SVR模型，得到PSO‑SVR预测结果；计算权重向量，利用权重向量对PSO‑ADGM预测结果和PSO‑SVR预测结果进行加权组合，得到组合模型预测的边坡位移；ADGM可以发掘时序数据的趋势性特征，SVR能够反应时序数据的随机性特征，两者具有一定的互补性，因此本发明将ADGM和SVR模型耦合得到PSO‑ADGM‑SVR组合模型，提高了预测精度。
主权项：1.一种基于PSO-ADGM-SVR组合模型的预测方法，其特征在于，PSO-ADGM-SVR组合模型包括：PSO-ADGM模型和PSO-SVR模型；预测方法包括：S1、采集最近的边坡位移历史数据，并对其进行预处理；S2、将预处理后的数据输入优化后的PSO-ADGM模型，得到PSO-ADGM预测结果；S3、将预处理后的数据输入优化后的PSO-SVR模型，得到PSO-SVR预测结果；S4、计算权重向量，利用权重向量对PSO-ADGM预测结果和PSO-SVR预测结果进行加权组合，得到组合模型预测的边坡位移；其中，ADGM为邻近累加离散灰色模型，SVR为支持向量回归机，PSO为粒子群算法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第四十四研究所 一种基于PSO-ADGM-SVR组合模型的预测方法
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