基于GA-LSSVM深基坑墙体侧斜滚动预测模型研究

摘要：

针对基坑墙体侧斜数据的小样本和非线性特征,提出一种基于GA-LSSVM模型的基坑墙体侧斜的时间序列滚动预测方法.采用三次样条插值法对基坑墙体侧斜的时间序列进行预处理,运用遗传算法(GA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)进行参数寻优,寻找最优参数模型,建立GA-LSSVM时间序列滚动预测模型,预测结果采用相关系数R和均方误差(Mean Squared Error,MSE)进行评价.该方法用于广州某地铁车站基坑墙体侧斜的预测分析,并和未经参数优化的最小二乘支持向量机预测模型进行对比分析,结果表明该预测模型的相关系数高,均方误差小,预测结果较为精准.

关键词：深基坑墙体侧斜、遗传算法、最小二乘支持向量机、三次样条插值法、时间序列滚动预测模型

所属期刊栏目：35

分类号：TU473;TU196(土力学、地基基础工程)

资助基金：中央高校基本科研业务费资助项目3142016021;2017年安全生产重特大事故防治关键技术科技项目zhishu-0014-2017AQ

在线出版日期：2018-10-16（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：49-52,57