基于改进的支持向量机隧道变形预测模型

• 作者: 周奇才 熊肖磊 范思遐 赵炯
• 来源期刊: 铁道工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隧道变形 支持向量机 小波分析 滑移窗口 预测
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 隧道工程
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 分类号: TU452
• 字数: 3947字
• 语种: 中文

摘要

研究目的:用于消除地铁隧道变形监测数据受环境等因素引起的噪声影响,为提高变形数据的外推预测能力,提出基于离散小波消噪和动态在线滑移窗的支持向量机预测方法.研究结论:(1)利用离散小波变换对地铁隧道变形数据进行消噪处理,提取低频有效工程信息;(2)引入动态滑移窗技术,通过二阶双重滑移窗口的动态调整、更新,确定隧道变形预测模型的最终参训样本和实训样本数据,提高变形数据的有效利用率;(3)利用上海地铁隧道变形数据,从稳态与非稳态两个工况下分别对预测模型进行验证,检测模型的预测效果,结果表明该方法具有消噪效果好、预测精度高等特点,同时该预测模型可转为工程化应用,对隧道预测模型的搭建具有指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周奇才		179	1412	19.0	28.0
2	赵炯		130	673	13.0	19.0
3	范思遐		11	71	5.0	8.0
4	熊肖磊		100	615	14.0	19.0