【摘 要】
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针对深基坑变形监测数据动态非线性特征，提出了粒子群优化的支持向量机回归模型，利用粒子群算法对支持向量机模型的惩罚参数和核函数参数进行寻优，根据寻优得到的最佳参数组建立
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针对深基坑变形监测数据动态非线性特征，提出了粒子群优化的支持向量机回归模型，利用粒子群算法对支持向量机模型的惩罚参数和核函数参数进行寻优，根据寻优得到的最佳参数组建立改进的支持向量机预测模型。以桂林某深基坑工程实测数据为例，将模型预测结果与实测值进行对比分析，并采用均方误差、平方和误差、平均相对误差作为误差检验指标对预测结果进行评价。结果表明：该模型预测结果更好地反映了深基坑的变形动态，而且提高了预测精度，对深基坑安全监测具有一定的工程应用价值。
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