支持向量机在地铁隧道地表沉降预测中的应用
内容简介
针对北京地铁区间浅埋暗挖隧道,分析了施工导致的地表沉降的影响因素,提出了影响地表变形的主要因素,建立了支持向量机的统汁回归预测模型,并用该模型预测的地表沉降。将SVM预测值和BP神经网络预测值与现场量测值进行了对照。结果表明,支持向量机比BP神经网络有较高的预测精度,并且具有小样本、高维数及非线性等优点。
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