一种改进SVM优化模型的沉降预测方法

摘要：

筑路建设里一项至关重要的技术就是控制路基沉降,而动态、复杂的路基沉降预测系统导致其沉降数据呈现出非线性特征和"小量级、大波动"的敏感性,采用单一、传统的预测手段难以实现对路基沉降预测精确度的提升.针对这一问题,本文从常用的、针对路基沉降序列时序性和偶然性的角度出发,比较多种方法的属性原理、优缺点和普适性后,引入数据预处理来提取固有潜在信息与残差修正最优化的概念,结合相空间重构改变时序数据的关系结构来构造嵌入维数以及改进的灰狼算法优化支持向量机强大的跟踪、追捕功能,建立了小波与时间序列分析基础上的PSR-IGWO-SVM变形预测模型.工程实例分析表明,该模型使单项模型原本暴露出的形态稳固、指向性强、适应性弱等普遍预测缺陷得到了一定程度的完善,预测精度处于较高水平,优化模型符合建模工况原型,可以作为路基中长期沉降预测的有效辅助手段.

关键词：铁路路基;沉降预测方法;模型试验;沉降数据;改进的灰狼算法

所属期刊栏目：49

分类号：O141.4(数理逻辑、数学基础)

资助基金：广西高校中青年教师科研基础能力提升项目;广西自然科学基金项目;广西空间信息与测绘重点实验室课题

在线出版日期：2021-09-30（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：46-49,59