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基于优化支持向量机-混沌BP神经网络的基坑变形预测研究

摘要:为解决基坑变形预测精度低的问题,采用小波去噪分离基坑变形的趋势项及误差项序列,并利用多种优化的支持向量机对趋势项序列进行预测,采用混沌BP神经网络对误差项序列进行预测,将两者预测结果进行叠加即得到变形预测值,且可根据后期监测数据的更新,实时增加数据信息,达到跟踪预测的目的。经过3个实例检验,得出小波函数的去噪效果相对较优,且预测结果的相对误差均值均小于2%,验证了优化支持向量机-混沌BP神经网络模型的有效性,且该模型具有预测精度高、适用性强等优点,对掌握基坑变形的发展趋势及评价基坑的稳定性具有重要意义。

关键词:
  • 基坑变形预测  
  • 小波去噪  
  • 支持向量机  
  • bp神经网络  
  • 趋势项预测  
  • 误差项预测  
作者:
王兴科; 王娟
单位:
陕西铁路工程职业技术学院; 陕西渭南714000
刊名:
隧道建设

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期刊名称:隧道建设

隧道建设杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:41-1448/U。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1981年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。