《表1 模型预测精度评定》

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《GWO-LSSVM耦合模型在变形预测中的应用》

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从图3可以看出，经EMD降噪后使得数据更平滑，减弱了波动性。将IMF2分量作为GWO-LSSVM模型的输入值，GWO算法参数设置灰狼种群数为20，最大迭代次数为100，惩罚因子C的搜索范围[0.1，200]，核函数参数σ的搜索范围[0.1，50]；采用滚动预测法[12]（k=18，p=16，t=1）对滑坡未来水平位移形变进行动态预测，同时与LSSVM和GWO-LSSVM方法进行比较，采用残差平方和（SSE），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE）作为模型精度评价指标。各模型预测结果如图4所示，预测精度对比见表1。