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| 顾及邻近点的改进PSO-SVM模型在基坑沉降预测的应用研究 | |
| 作者姓名： | 袁志明 李沛鸿 刘小生 |
| 作者单位： | 江西理工大学土木与测绘工程学院,江西省赣州市红旗大道86号,341000 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;江西省科技厅重点项目 |
| 摘 要： | 针对SVM模型在基坑沉降预测领域存在参数选择困难和基于单点数据建模的缺点,建立顾及邻近点的PSO-SVM模型.采用PSO-SVM模型进行最优训练样本数量研究,结果表明短期样本的预测效果最优.将邻近点沉降变形值作为影响基坑沉降的因素引入到改进的PSO-SVM模型中,实例表明,在短期样本数据下顾及邻近点的PSO-SVM模型... |
| 关 键 词： | 支持向量机 小波分析 粒子群优化算法 IPSO-SVM 基坑变形监测 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |
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