基于小波分析以及ε-SVR的隧道围岩位移时序预测

摘要：

根据龙滩地下洞室围岩现场长期的观测数据,利用小波变换阈值去噪法对数据信号的高频系数进行量化处理,恢复原有的监测信号.实例结果表明,小波变换阈值去噪法能够有效地去除噪声的影响,获得围岩变形的真实信号.同时将去噪后的数据用于支持向量机(ε-SVR)建立时序分析模型中,并与GA-BP模型进行对比,结果表明ε-SVR模型的误差更小,预测效果更佳.

关键词：小波去噪、位移预测、ε-SVR、遗传算法、BP神经网络

所属期刊栏目：11

分类号：U456.3+2(隧道工程)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973资助项目2011CB013504;浙江省重大科技计划重点项目2009C33049;江苏省2011年度研究生培养科技创新计划项目CXZZ11-0428

在线出版日期：2013-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：90-94