基于GA-SVR的地铁隧道沉降预测

周立俊; 黄腾; 王思捷; 吴壮壮

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基于GA-SVR的地铁隧道沉降预测

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利用支持向量回归(SVR)和遗传算法(GA)参数寻优,建立了基于GA-SVR的地铁隧道沉降预测模型,可提高地铁隧道沉降预测的精度.利用长期实测的地铁结构监测数据对SVR模型进行训练,并通过GA优化SVR模型的3个参数;利用训练模型均方误差结合留一交叉验证的方法确定GA的适应度.基于南京地铁2号线隧道结构沉降实测数据,将预测值与实测值进行了对比分析.结果表明,该模型预测的地铁隧道沉降预测值准确、可靠,其精度能满足工程实际要求.

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来源
《地理空间信息》 |2021年第3期|115-117|共3页
作者
周立俊; 黄腾; 王思捷; 吴壮壮;
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作者单位

河海大学地球科学与工程学院江苏南京 210000;

河海大学地球科学与工程学院江苏南京 210000;

河海大学地球科学与工程学院江苏南京 210000;

河海大学地球科学与工程学院江苏南京 210000;

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正文语种 chi
中图分类 P258;
关键词
SVR; GA; 变形预测; 交叉验证; GA-SVR;

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