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基于小波降噪与最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
根据沉降数据的特性,以最小二乘支持向量机为核心技术构建预测模型,提出了一种路基沉降预测的新方法。由于测量误差不可避免,沉降数据通常含有噪声,不宜直接进行拟合,因此首先采用小波分析的方法对原始沉降数据进行降噪预处理,然后馈送到最小二乘支持向量机完成沉降预测。最后用某高速公路实测数据进行了实例分析,并与BP神经网络预测结果进行了对比,计算结果表明,小波分析结合支持向量机的模型有较好的预测精度,将该模型应用于公路软基沉降预测是可行的和值得研究的。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型 总被引:2,自引:1,他引:1
由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。 相似文献
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由于公路沉降影响因素较多,加之沉降计算参数的变异性,很难通过理论方法准确算出任一时刻的沉降,因此根据已有沉降观察数据对之后沉降进行预测成为研究热点。支持向量机以其优异的非线性拟合及泛化能力被广泛运用于沉降预测,但是其沉降预测精度依赖于参数C、σ、ε的取值。因此采用自适应遗传算法对支持向量机主要参数寻优,建立了自适应遗传算法支持向量机(AGA-SVM)沉降预测模型,进一步提高了预测的精度。并以广东省兴(宁)汕(头)高速公路中某断面处部分沉降观测数据为训练样本,运用AGA-SVM预测模型对该路堤短期沉降进行预测,预测结果与实测数据吻合良好。 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的车型识别算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以感应线圈车辆检测器检测数据为分析基础,给出了基于Bayes理论的感应曲线自适应特征提取流程和方法,对选取的12个统计特征指标进行提取和优选。选择了曲线宽度、最大值、波峰数量、最小波谷值和波谷比组成车型识别模型的特征输入向量,不仅降低了输入向量的维数,缩短了最小二乘支持向量机的训练时间,同时也可加快车型识别的分类速度,增强特征值的分类辨别能力,提高车型分类的可靠性。在提出的基于最小二乘支持向量机的车型识别算法中,采用了修剪算法,加快了计算速度,同时保持了良好的回归性能。通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的车型识别算法可提高自学习能力和识别准确率。 相似文献
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在介绍了支持向量机基本原理和实现算法的基础上,将它应用于软土路基填筑施工中的沉降预测,提出了一种有效的预测方法,并构造了预测路基沉降的支持向量机模型。经过与传统BP神经网络方法预报结果比较,表明该方法在较少训练样本的情况下具有精度高、泛化能力强的特点。取得了较BP神经网络建模方法更好的预报效果。为预测填筑施工引起的软土路基沉降提供了一种新的方法。 相似文献
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以盾构滚刀岩机作用实验台为研究对象,提出一种基于相空间重构和最小二乘支持向量机的盾构轴承状态评估及预测方法。该方法将一维时间序列重构到高维相空间中,利用相点作为支持向量机输入,自适应地对特征进行选取,并结合支持向量机非线性回归的优点,可有效预测轴承的运行状态。对实际采集的盾构滚刀岩机实验台的轴承信号进行研究分析,发现本算法的预测结果明显优于BP神经网络。将本文算法应用于工程实践,可以对盾构关键轴承状态评估和预测,能够为盾构轴承的定期保养和维修提供有效的指导。 相似文献
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砂桩在平蛇公路软弱地基处理中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
通过过置换和排水作用,砂桩处理技术可使软弱地区形成复合地基,达到了提高地基承载力和缩短沉降时间的目的。本文简述砂桩在平蛇公路软弱地基处理中的应用。 相似文献
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通过置换和排水作用,砂桩处理技术可使软弱地区形成复合地基,达到了提高地基承载力和缩短沉降时间的目的.本文简述砂桩在平蛇公路软弱地基处理中的应用. 相似文献
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根据江西景婺黄高速公路浮梁软基试验段典型断面软基变形和孔隙水压力监测结果,对监测断面工后软基沉降量和固结度进行了计算。在此基础上,分析了软土地基袋装砂井+两层土工布+砂垫层的处理方法的加固效果,以及不同的砂井深度和间距对软基工后沉降量以及固结度的影响,得到了适合于景婺黄高速公路浮梁软基填筑法施工的路基固结沉降计算方法,以及袋装沙井的合理深度和间距。 相似文献
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在软土地基上修筑高等级公路,能否确保工期、质量,关键在于能否正确估算地基最终沉降。以江苏沿江高速公路常熟段工程为依托,采用三点法与星野法两种理论推算其最终沉降,通过实例对比分析了两种方法计算的最终沉降,探讨了两种方法的影响因素。结果表明,两种方法所计算的沉降值与实测值都较为接近。 相似文献
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以某高速公路工程为依托,采用BP-ANN(BP人工神经网络)技术预测其软基沉降量。研究结果表明:模拟计算的数据合理,且相对传统的预测方法——一维固结理论法来说,精确度更高,实测结果验证了采用BP-ANN技术预测软土地基沉降量效果显著。 相似文献