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针对目前广泛使用的模糊系统和神经网络预测方法在地下结构围岩变形预测中的缺陷,提出一种精确在线支持向量机(AOSVR)并将其应用到水电站地下厂房开挖过程中顶拱围岩的变形预测.通过与其他预测方法的比较,可以发现精确在线支持向量机有很强的学习能力和很高的预测精度. 相似文献
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论述了支持向量机的回归算法,提出了基于时间序列支持向量回归的变形预测方法,并在MATLAB 6.5中编制了相应的基于时间序列支持向量回归程序,建立了相应的基于时间序列支持向量回归模型。以实例数据讨论了基于时间序列支持向量机回归模型的预测方法。研究表明:用时间序列支持向量回归模型建立变形监测的预测模型是可行的和有效的。 相似文献
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引入改进的粒子群算法对小波核函数最小二乘支持向量机进行优化,提出了位移时间序列预测的改进粒子群优化小波最小二乘支持向量机预测模型(APSO-WLSSVM)。该模型具有小波变换的良好时、频域分辨能力和支持向量机的非线性学习能力;同时利用粒子群算法优化小波最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,从而提高了模型的预测精度。为证明该模型的优越性,将该模型与传统的高斯核函数支持向量机模型的预测结果作了对比,结果表明该模型较传统方法预测精度有了明显提高。最后将该模型用于锦屏一级水电站左岸边坡和导流洞进行变形预测,预测结果表明该方法科学可靠,在岩土体位移时序预测中具有良好的实际应用价值。 相似文献
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冲击地压预测的PSO-SVM模型 总被引:1,自引:0,他引:1
冲击地压是一种复杂的非线性动力学现象,其发生机制非常复杂,而在监测数据的基础上对其进行分析预测,是冲击地压的一个重要研究方法,但是采用传统的数学力学方法很难表达冲击地压与其影响因素之间的复杂非线性关系,其中采用时间序列进行预测是一个重要的研究方向。针对这一问题,将冲击地压看作一时间序列过程,采用支持向量机建立冲击地压序列之间的非线性关系;同时,考虑到支持向量机参数对预测效果的影响,采用微粒群算法对支持向量机参数进行优化选择,从而提出冲击地压预测的PSO-SVM模型,提高支持向量机的推广预测能力,并对一具体算例进行研究分析。研究结果表明,该方法是科学可行的,并具有很好的精度。 相似文献
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提出了一种基于遗传进化的支持向量机预测方法,利用该预测方法对工程实例阳宗隧道下行线XK38+725断面的实测围岩变形进行预测,发现此方法具有很高的精度,同时,对基于遗传进化的支持向量机参数敏感性进行了研究,得出结论:敏感性最高的是不敏感系数,其次是惩罚因子,敏感性最低的是核函数系数。 相似文献
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针对大坝力学参数和坝体位移间复杂的非线性关系,将最小二乘支持向量机应用于大坝力学参数的位移反演中。首先利用有限元模型得到最小二乘支持向量机的训练样本,建立坝体位移水压分量相对值和力学参数间复杂的非线性关系,同时利用偏最小二乘回归模型分离出实测坝体位移的水压分量相对值,并将其输入到训练好的最小二乘支持向量机模型,即可得到大坝力学参数的反演值。以某混凝土重力拱坝为例,采用最小二乘支持向量机反演了坝体弹性模量、岩体变形模量以及主要断层的弹性模量,经过比较分析发现,该方法是可行的。 相似文献
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《Geotextiles and Geomembranes》2021,49(5):1107-1116
This paper presents an analytical approach to predict the behaviours of geosynthetic-encased stone column (GESC)-supported embankments. The soil arching in the embankment and the nonlinear behaviours of stone columns are considered. Based on nonlinear elastic and elastoplastic constitutive models of stone columns, the nonlinear behaviours of GESCs, including settlement and radial deformation, are analysed. The deformations of GESCs, the surrounding soil, and the overlying embankment fill are compatible by applying stress continuity and volume deformation continuity at the bottom of the embankment fill. This method is verified via comparison with literature data and numerical analysis. The influences of parameters of the GESC, including encasement stiffness and column friction, on the performance of the embankment are investigated. Without considering the nonlinear behaviours of the column, the column-soil stress ratio is overestimated. It is more appropriate that the nonlinear characters of the column be considered in the analysis of GESC-supported embankments. 相似文献
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变形是造成基坑安全隐患的重要因素。为准确预测基坑变形趋势,提出一种将局部均值分解(LMD)、粒子群优化算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)组合的深基坑变形预测模型。通过 LMD 将时序样本分解为多个分量,利用PSO优化后的LSSVM模型对各分量建立非线性基坑变形预测模型,最后采用滚动预测的方法对各分量进行预测并将结果叠加得到时序样本的预测值。通过实际工程进行模型预测与分析。结果表明:该模型不仅反映出基坑变形本质特征,而且预测精度明显提高,将其运用于基坑变形预测研究中具有较好的应用性和可靠性。 相似文献
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In an Elevator Group Control System (EGCS), the analysis and prediction of elevator traffic can improve service quality and system performance. For this purpose, we propose a new hybrid approach to analyze and predict elevator passenger flow. In this approach, nonlinear analysis methods are used to reveal the internal dynamic characteristics of passenger flow time series collected from an office building. The results suggest that passenger flow has obvious fractal and chaos characteristics. Based on these characteristics, the support vector machine (SVM) method and fuzzy information granulation (FIG) method are employed to predict passenger flow. The simulation results suggest that the accuracy of passenger flow prediction can meet the identification requirements of elevator traffic patterns in an EGCS. Therefore, the proposed approach can effectively address the passenger flow analysis and prediction problems of office buildings and the results can be used as a foundation for practical application in an EGCS. 相似文献