基于多核模式的隧道沉降预测

为提高支持向量机的预测精度,提出一种基于自适应多核学习模型的预测方法。自适应多核学习算法中采用树形筛选结构,通过生枝、剪枝操作完成核函数间的相加、相乘处理,增强了多核函数的非线性与多样性。采用网格遍历和粒子群算法对核参数、权重系数及模型参数进行寻优处理,弥补了训练样本缺少先验知识对参数赋值产生的偏差。将多核学习方法用于地铁隧道沉降预测,并与单核函数的预测数值进行对比。试验结果表明,自适应多核学习模型有效提高了预测模型的预测精度及泛化性能。