摘要：针对滑坡变形时序非线性，数据量少的特点，引入Takens理论，采用支持向量机（SVM）建立其预测模型，建模过程中，比较了由不同核函数获得的SVM模型的性能，同时将SVM与RBF、E1-man神经网络模型进行外推7步预测试验比较。结果表明：RBF核函数具有更好的工程实用价值；在有限样本情况下，SVM预测模型具有更好的准确性和泛化性，其7步预测平均误差率控制在5％以内，可见该方法在滑坡变形预测方面极具潜力。

关键词：道路工程 滑坡位移预测 takens理论 支持向量机 相空间重构 

单位：中南大学土木建筑学院; 湖南长沙410075