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针对滑坡位移时间序列的非线性特性,引入基于相空间重构和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测法。利用Cao氏法确定嵌入维数,计算最佳延迟时间;在相空间中,利用LSSVM建立预测模型,以实例对滑坡进行计算,对LSSVM模型和BP神经网络模型进行了比较。结果表明:基于相空间重构和LSSVM的滑坡预测模型具有较高的精度,是科学可行的。