基于KPCA-FOA-LSSVM的滑坡灾害预报方法

摘要

本发明公开的基于KPCA‑FOA‑LSSVM的滑坡灾害预报方法，首先建立滑坡体实时监测预警系统，获取监测区的实时数据，将其标准化处理后，运用核主成分分析法筛选出滑坡发生主要影响因素作为输入变量；构建基于LSSVM滑坡灾害预报模型；然后运用果蝇算法进行参数寻优，更新网络参数；最后重构已优化的滑坡灾害预报模型，输出滑坡发生概率对应发生等级，完成预报。本发明公开的方法通过建立滑坡体实时监测预警系统获取监测数据，经过核主成分分析筛选出主要影响因素后利用基于果蝇算法优化的最小二乘向量机模型中训练输出滑坡发生概率，提升预报效率，增加精确度。