基于分类回归树的树坪滑坡地下水位动态预测

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• 作者：赵艳南
• 会议时间：2014-11-21
• 关键词：水库地区 ; 滑坡 ; 地下水位 ; 动态预测 ; 分类回归树
• 作者单位：中国地质大学 武汉
• 母体文献：第六届全国地理信息科学博士生学术论坛论文集
• 会议名称：第六届全国地理信息科学博士生学术论坛
• 会议地点：南京
• 主办单位：中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会
• 语种：chi
• 分类号：P20;TP3

摘要

以三峡库区树坪滑坡地下水位监测数据为例,在深入分析降雨量、库水位等影响因素与滑坡地下水位动态变化的响应关系基础上,选取影响地下水位变化的因子集,基于该因子集构建分类回归树模型,并对地下水位进行预测.经验证,测试样本的预测结果与实测值基本吻合,其平均绝对误差和相对误差分别为0.28m和1.15%.利用相同因子集构建粒子群支持向量机模型进行对比,预测结果的平均绝对误差和相对误差分别为1.53m和6.11%.综合表明分类回归树模型具有较好的泛化预测能力,同时在分析滑坡地下水动态变化特征、筛选重要变量等方面具有较强的优越性,是一种有效的滑坡地下水位预测方法.