基于IPSO-LSSVM模型的公路路基沉降预测

为了对公路路基沉降监测数据进行准确分析，本文依据当前监测数据对未来某段时间的变形趋势进行预测，结合最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machines, LSSVM)模型与改进的粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)在数据预测与参数寻优中的优势，构建新的IPSO-LSSVM组合预测模型。该组合预测模型通过IPSO算法不断优化LSSVM模型中的惩罚因子C与核函数参数σ,避免参数选取随意造成预测精度不高的问题。最后使用实测某公路路基沉降数据对本文提出模型的有效性与优越性进行检验，结果表明，经IPSO算法优化的LSSVM模型预测精度更高，稳定性更好，可为变形预测提供一定参考。