【摘 要】
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基坑施工引发的工程性地面沉降的因素众多,地面沉降数据具有高度的非线性,高精度的地面沉降预测具有一定的困难。利用三次样条插值法对观测数据进行预处理,运用遗传算法(GA)
【机 构】
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华北科技学院土木工程系,河北工程大学经济管理工程与商学院,北京物资学院信息学院
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基坑施工引发的工程性地面沉降的因素众多,地面沉降数据具有高度的非线性,高精度的地面沉降预测具有一定的困难。利用三次样条插值法对观测数据进行预处理,运用遗传算法(GA)寻找支持向量机(SVM)的最优参数并建立GA-SVM时间序列预测模型,应用于基坑工程信息化施工和动态设计。用GA-SVM时间序列预测模型对广州某地铁站基坑工程的地面沉降数据进行预测,并与实测值相和其他预测方法相比较,该模型有明显的优越性,对基坑施工安全性的提高具有重大的意义。
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