基于多种优化支持向量机及V/S分析法的隧道变形预测及趋势判断

• 作者: 张碧
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 隧道 支持向量机 变异系数 V/S分析 变形预测 趋势判断
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 工程安全与灾害防治
• 页码范围: 67-71,87
• 页数: 6页
• 分类号: U459.2
• 字数: 5192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11988/ckyyb.20160857

摘要

隧道变形具有明显的非线性特征,为实现其准确预测,基于卡尔曼滤波和多种优化的支持向量机模型对隧道变形进行预测,以探讨不同预测模型的适用性,并进一步进行组合预测;同时,利用V/S分析法计算变形序列的Hurst指数,以判断隧道的变形趋势,并与预测结果进行对比,综合判断隧道的变形规律.结果表明:最小二乘支持向量机的优化效果最好,且预测隧道后4个周期均为增长变形;同时,变形序列和速率序列V/S分析的Hurst指数分别为0.845和0.602,均＞0.5,得出隧道后期变形呈持续增长趋势,与预测分析一致,验证了思路的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张碧		55	130	5.0	9.0