基于灰狼算法和支持向量回归机的非线性沉降变形预测方法

针对常规支持向量机预测模型在变形数据处理预测中的不足,本文提出了一种基于改进灰狼算法的支持向量回归模型。重新定义了灰狼算法中的收敛因子,并引入多项式变异算子,使得算法在收敛方面得到改善;将具有局部特征的柯西核函数和具有全局特征的多项式核函数进行组合,以此来综合核函数的两种不同特性,提高预测数据集的整体精度。采用基坑监测项目数据对模型预测能力进行实验,并与其他模型进行对比分析。结果表明,本文模型对结构变形发展演化的非线性特征拟合精度更高,可以应用到时间序列变化的数据预测处理。