基于改进的支持向量机隧道变形预测模型

发布时间：2017-10-28 06:28

  本文关键词：基于改进的支持向量机隧道变形预测模型

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【摘要】：研究目的:用于消除地铁隧道变形监测数据受环境等因素引起的噪声影响,为提高变形数据的外推预测能力,提出基于离散小波消噪和动态在线滑移窗的支持向量机预测方法。研究结论:(1)利用离散小波变换对地铁隧道变形数据进行消噪处理,提取低频有效工程信息;(2)引入动态滑移窗技术,通过二阶双重滑移窗口的动态调整、更新,确定隧道变形预测模型的最终参训样本和实训样本数据,提高变形数据的有效利用率;(3)利用上海地铁隧道变形数据,从稳态与非稳态两个工况下分别对预测模型进行验证,检测模型的预测效果,结果表明该方法具有消噪效果好、预测精度高等特点,同时该预测模型可转为工程化应用,对隧道预测模型的搭建具有指导意义。
【作者单位】： 同济大学;
【关键词】： 隧道变形 支持向量机 小波分析 滑移窗口 预测
【基金】：国家自然科学基金项目(51375345) 上海科学技术委员会资助项目(08201202103)
【分类号】：U456.3
【正文快照】： 研究结论:(1)利用离散小波变换对地铁隧道变形数据进行消噪处理,提取低频有效工程信息;(2)引入动态滑移窗技术,通过二阶双重滑移窗口的动态调整、更新,确定隧道变形预测模型的最终参训样本和实训样本数据,提高变形数据的有效利用率;(3)利用上海地铁隧道变形数据,从稳态与非稳

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 侯澍e，

本文编号：1107047