PSO-SVR优化模型在基坑变形监测预测中的应用

提出了采用粒子群优化算法(PSO)的快速全局寻优特点,优选支持向量机回归模型的参数,利用PSO-SVR组合模型实现对基坑深部水平位移监测数据进行预测,并将其与BP神经网络预测结果与实测值进行对比。实验结果表明,PSO-SVR模型对基坑变形监测预测的准确度更高,预测值与实测值最贴近,更能反映倾斜监测的位移变化趋势,满足基坑变形监测预测的需要。