建筑物沉降预测的改进Verhulst模型研究

• 作者: 冯建中 周德强
• 来源期刊: 地下空间与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 沉降量 预测 最小二乘支持向量机 灰色Verhulst模型
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 防灾与环境
• 页码范围: 194-198
• 分类号: TU447
• 字数: 5427字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0836.2011.01.033

摘要

为进一步提高灰色Verhulst模型的预测精度,将LS-SVM算法与灰色Verhulst模型相结合,对灰色Verhulst模型的参数估计方法和预测方法进行了改进.该方法采用LS-SVM算法,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的LS-SVM,将Verhulst模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM的参数估计问题,依据LS-SVM算法求得灰色LS-SVM的参数,进而得到Verhulst模型的参数估计,方法上遵循了结构风险最小化原则,适合Verhulst小样本建模的特点.将改进的模型应用于软土地基建筑物的沉降预测,结果表明本文的方法是可行的且有效的,比传统方法预测精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周德强	长江大学信息与数学学院	32	124	6.0	10.0
2	冯建中	长江大学信息与数学学院	37	127	6.0	9.0