一种基于模糊最小二乘支持向量机的地温场变化预测方法

本发明提出了一种基于模糊最小二乘支持向量机的地温场变化预测方法，属于地温场预测技术领域，包括以下步骤：S1：基于钻孔分布图，布置浅层地温监测点，获取监测初始参数；S2：基于初始参数，进行皮尔逊相关性分析，确定预测模型的输入参数；S3：对输入参数进行模糊化处理，建立模糊最小二乘支持向量机模型；S4：基于果蝇优化算法对参数进行优化，进行模糊最小二乘支持向量机模型的自训练与自验证；S5：基于训练与验证后的模糊最小二乘支持向量机模型，进行地温场预测。本发明通过对数据进行模糊处理，便于后续的数据的有效处理，通过充分利用最小二乘支持向量机，有效提高了模型预测的快速性和准确性。