基于小波分析以及ε-SVR的隧道围岩位移时序预测

• 作者: 朱姝 朱珍德 王熙 马家超
• 来源期刊: 水利与建筑工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 小波去噪 位移预测 ε-SVR 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 90-94
• 页数: 5页
• 分类号: U456.3+2
• 字数: 3032字
• 语种: 中文

摘要

根据龙滩地下洞室围岩现场长期的观测数据,利用小波变换阈值去噪法对数据信号的高频系数进行量化处理,恢复原有的监测信号.实例结果表明,小波变换阈值去噪法能够有效地去除噪声的影响,获得围岩变形的真实信号.同时将去噪后的数据用于支持向量机(ε-SVR)建立时序分析模型中,并与GA-BP模型进行对比,结果表明ε-SVR模型的误差更小,预测效果更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱珍德	河海大学岩土工程科学研究所	125	2249	28.0	43.0
5	朱姝	河海大学岩土工程科学研究所	5	21	3.0	4.0
6	王熙	河海大学岩土工程科学研究所	3	15	2.0	3.0
10	马家超	河海大学岩土工程科学研究所	1	4	1.0	1.0