多阶段递进式预测模型在基坑变形中的应用研究
为实现对基坑变形的高精度预测,提高预测结果的稳定性,采用支持向量机、BP神经网络及GM(1,1)作为基础预测模型,并建立了对应各模型参数优化的一阶递进预测模型.以一阶递进预测结果为基础,构建了多种定权与非定权的二阶组合预测模型;以马尔可夫链理论为基础,建立了三阶递进的误差修正模型,实现了对基坑变形的多阶段递进式预测.结果表明:通过各阶段的递进预测,预测精度及稳定性都有了很大的提高,验证了递进预测思路的有效性和可行性.通过对基坑变形的递进式预测研究,以期为基坑的变形提供一种新的思路.
基坑、递进预测模型、支持向量机、BP神经网络、GM(1,1)模型、组合预测、误差修正
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TU753(建筑施工)
2017-09-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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