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基于GA-SVM的基坑施工地面沉降时间序列预测研究
被引量：
11
1
作者
石祥锋
王丽芬
+2 位作者
沈阳
刘俊娥
郭章林
《施工技术》
CAS
北大核心
2017年第8期16-19,31,共5页
基坑施工引发的工程性地面沉降的因素众多,地面沉降数据具有高度的非线性,高精度的地面沉降预测具有一定的困难。利用三次样条插值法对观测数据进行预处理,运用遗传算法(GA)寻找支持向量机(SVM)的最优参数并建立GA-SVM时间序列预测模型...
基坑施工引发的工程性地面沉降的因素众多,地面沉降数据具有高度的非线性,高精度的地面沉降预测具有一定的困难。利用三次样条插值法对观测数据进行预处理,运用遗传算法(GA)寻找支持向量机(SVM)的最优参数并建立GA-SVM时间序列预测模型,应用于基坑工程信息化施工和动态设计。用GA-SVM时间序列预测模型对广州某地铁站基坑工程的地面沉降数据进行预测,并与实测值相和其他预测方法相比较,该模型有明显的优越性,对基坑施工安全性的提高具有重大的意义。
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关键词
基坑
施工
沉降
三次样条插值法
遗传算法
预测
研究
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题名
基于GA-SVM的基坑施工地面沉降时间序列预测研究
被引量：
11
1
作者
石祥锋
王丽芬
沈阳
刘俊娥
郭章林
机构
华北科技
学院
土木
工程
系
河北工程大学经济管理工程与商学院
北京物资
学院
信息
学院
出处
《施工技术》
CAS
北大核心
2017年第8期16-19,31,共5页
基金
中央高校基本科研业务费资助(31442014004
3142015144)
文摘
基坑施工引发的工程性地面沉降的因素众多,地面沉降数据具有高度的非线性,高精度的地面沉降预测具有一定的困难。利用三次样条插值法对观测数据进行预处理,运用遗传算法(GA)寻找支持向量机(SVM)的最优参数并建立GA-SVM时间序列预测模型,应用于基坑工程信息化施工和动态设计。用GA-SVM时间序列预测模型对广州某地铁站基坑工程的地面沉降数据进行预测,并与实测值相和其他预测方法相比较,该模型有明显的优越性,对基坑施工安全性的提高具有重大的意义。
关键词
基坑
施工
沉降
三次样条插值法
遗传算法
预测
研究
Keywords
foundations
construction
settlement
cubic spline interpolation method
genetic algorithm
forecast
research
分类号
TU472.1 [建筑科学—结构工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-SVM的基坑施工地面沉降时间序列预测研究
石祥锋
王丽芬
沈阳
刘俊娥
郭章林
《施工技术》
CAS
北大核心
2017
11
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