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申请/专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要：本发明涉及滑坡位移预测技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯优化的局部变权组合预测方法，通过贝叶斯优化算法寻找局部变权组合预测模型的最优参数，验证集上评估组合预测结果是否符合精度，判断是否达到贝叶斯优化的终止条件，选取最优模型参数组合；将最优的模型参数分别应用于SARIMA模型和HWES模型上，分别完成对位移监测序列进行单步预测的操作，从而获取所需预测时刻的预测值，以及输入位移监测序列的拟合序列；将两项拟合序列分别与监测序列作差，可得到单项预测模型对应长度的残差序列，分别计算残差平方和；利用局部最优动态权系数计算方法计算下一时刻预测值的权系数矩阵，求得下一时刻的组合预测值，若预测完成则输出预测序列。
主权项：1.一种基于贝叶斯优化的局部变权组合预测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：利用贝叶斯优化算法寻找变权组合预测模型的最优参数，选取最优模型参数组合；步骤2：分别使用SARIMA模型和HWES模型对位移监测序列进行单步预测的操作，从而得到下一时刻的预测值，以及输入序列的拟合序列；步骤3：将两项拟合序列分别与监测序列作差，即可得到两个单项预测模型的残差序列，并分别计算残差平方和；步骤4：根据局部最优动态权系数计算方法计算下一时刻预测值的权系数矩阵，即可求得下一时刻的组合预测值；步骤5：如果预测完成则输出预测序列，否则将组合预测值添加到输入序列的尾部，同时移除输入序列头部的旧值，之后重复步骤2至5，直至预测结束，最终获得滑坡位移预测序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 南宁桂电电子科技研究院有限公司 一种基于贝叶斯优化的局部变权组合预测方法
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