基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测

摘要：

高速铁路路基的施工环境复杂,沉降监测数据往往是不等时距的.鉴于最小二乘支持向量机拥有强大的非线性拟合能力,使用最小二乘支持向量机建立沉降与时间的关系函数,以等时间步长插值得到路基的等时距沉降时间序列,建立基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测模型.分别运用给出的预测模型和BP神经网络与灰色理论联合方法对杭甬铁路客运专线上虞北站5个路基沉降监测断面进行路基沉降预测,并与现场实测数据对比.结果表明,短时距的最小二乘支持向量机预测模型比BP神经网络与灰色理论联合方法的预测精度高,预测结果更稳定,外推预测沉降更可靠.

关键词：路基、沉降预测、最小二乘支持向量机、时间序列、预测模型、高速铁路

所属期刊栏目：33

分类号：U216.417;TU433(铁路线路工程)

资助基金：铁道部科技研究开发计划;铁道部科技研究开发计划

在线出版日期：2013-04-07（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：6-10