【摘 要】
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为实现基坑侧位移的准确预测,以极限学习机为基础,通过遗传算法和贝叶斯估计进行参数优化处理,以构建出适用于基坑侧位移预测的优化极限学习机模型。实例分析表明:通过不断递
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为实现基坑侧位移的准确预测,以极限学习机为基础,通过遗传算法和贝叶斯估计进行参数优化处理,以构建出适用于基坑侧位移预测的优化极限学习机模型。实例分析表明:通过不断递进的参数优化,能有效提高基坑侧位移的预测精度,所得预测结果的平均相对误差均小于2%,得出该文预测模型具有较高的预测精度,且预测结果还具有较强的稳定性,验证了该文优化极限学习机模型在基坑侧位移中的预测效果,为基坑侧位移变形预测提供了一种新的思路,值得进一步推广应用研究。
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