本文選題：路基沉降預(yù)測 + 組合預(yù)測�。� 參考：《哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：鑒于路基沉降各種單相預(yù)測模型均有其適用范圍,總體預(yù)測波動(dòng)性較大,精度較低,提出基于最小二乘雙支持向量回歸機(jī)(LSTSVR,least square twin support vector regression)的路基沉降組合預(yù)測模型。該模型的核心是根據(jù)路基沉降的發(fā)展規(guī)律及其沉降曲線的特點(diǎn),選擇具有S型特點(diǎn)的成長曲線特征的單相預(yù)測模型;以各單項(xiàng)預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果作為最小二乘雙支持向量回歸機(jī)的輸入向量,構(gòu)建路基沉降組合預(yù)測模型。對(duì)比試驗(yàn)表明:提出方法具有更好的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。
[Abstract]:In view of the various single-phase prediction models of subgrade settlement have their applicable range, the overall prediction volatility is large, and the accuracy is low, a combined prediction model of subgrade settlement based on least squares double support vector regression machine (LST SVR) is proposed. The core of the model is to select the single-phase prediction model with the characteristics of S-type growth curve according to the development law of subgrade settlement and the characteristics of settlement curve. The combined prediction model of subgrade settlement is constructed by using the prediction results of each single prediction model as the input vector of the least square double support vector regression machine. The experimental results show that the proposed method has better prediction accuracy and stability.
【作者單位】： 哈爾濱理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：黑龍江省自然科學(xué)基金(E2015062)
【分類號(hào)】：U416.1

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