基于LSTSVR的路基沉降组合预测模型

发布时间：2018-07-11 11:40

  本文选题：路基沉降预测 + 组合预测　； 参考：《哈尔滨理工大学学报》2017年06期

【摘要】：鉴于路基沉降各种单相预测模型均有其适用范围,总体预测波动性较大,精度较低,提出基于最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR,least square twin support vector regression)的路基沉降组合预测模型。该模型的核心是根据路基沉降的发展规律及其沉降曲线的特点,选择具有S型特点的成长曲线特征的单相预测模型;以各单项预测模型预测结果作为最小二乘双支持向量回归机的输入向量,构建路基沉降组合预测模型。对比试验表明:提出方法具有更好的预测精度和稳定性。
[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.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学自动化学院;
【基金】：黑龙江省自然科学基金(E2015062)
【分类号】：U416.1

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本文编号：2115068