测绘科学

2011, v.36;No.171(03) 29-31

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利用经验模态分解和LSSVM预测隧道不均匀沉降
Uneven settlement prediction of tunnel based on EMD and LSSVM

汤俊;邹自力;张晓平;

摘要(Abstract):

隧道不均匀沉降是个复杂的系统。针对其非线性、非平稳的特点,本文将经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)引入该领域,建立了一种基于EMD和LSSVM的预测模型。首先,利用EMD方法将原始序列作平稳化处理,得到一系列本征模态分量(IMF);其次,根据各个IMF的变化规律,采用合适的参数构造不同的LSSVM进行预测;最后合成原始序列的预测值,并与单一的LSSVM模型和AR模型相比较,结果表明,该方法具有较高的精度和较强的泛化能力。

关键词(KeyWords): 经验模态分解;最小二乘支持向量机;隧道;不均匀沉降预测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 东华理工大学校长基金(DHXK1010);; 江西省数字国土重点实验室开放基金(DLLJ201014)

作者(Author): 汤俊;邹自力;张晓平;

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DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2011.03.018

参考文献(References):

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