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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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城市地铁车辆段整体道床区路基对工后沉降有严格要求。为保证路基沉降观测数据的可靠性,首先采用沉降观测异常数据判别方法,对沉降数据进行了预处理;根据路基沉降数据的特性,分别以支持向量机和神经网络法为核心技术构建了路基沉降预测模型,并通过工程实例详细介绍了预测方法与过程。对比分析表明:基于支持向量机和神经网络法构建的预测模型均有较好的预测精度;预测结果显示,依托工程路基沉降已基本趋于稳定,运营期不会发生较大的工后沉降,现有地基处理与路基填筑压实的施工方法是有效的。 相似文献
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为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%. 相似文献
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针对目前汽油机进气流量预测精度不高的问题,分析支持向量回归机(SVR)应用在进气流量预测的可行性,提出一种基于SVR的进气流量预测模型。该模型通过结合支持向量回归机的结构优势,采用灰色关联分析法(GRA)对模型的特征向量进行提取,并利用遗传算法(GA)对模型参数进行寻优辨识,以提高模型的泛化性能和预测精度。运用汽油机过渡工况仿真试验数据对模型进行了训练和预测,并应用MATLAB/LIBSVM工具箱实现SVR模型的回归预测功能。结果表明:SVR模型的预测值与试验值的误差控制在2%范围之内,有效实现了过渡工况进气流量的预测;与常规的RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型相比,SVR模型具有更高的预测精度,适用于汽油机过渡工况空燃比的精准控制。 相似文献
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通过影响因素分析,确定了软土层厚度、软土层压缩模量、地表硬层厚度、地表压缩模量、路堤高度、路堤顶宽、路基填筑时间和填筑竣工时沉降量等参数对公路软基沉降有影响.对公路软基的观测数据进行分析和取样,输入样本为各参数,输出样本为路堤中线下地表沉降值,利用最小二乘支持向量机的非线性映射和泛化能力,通过训练,建立了公路软基沉降预测模型.研究表明,所建立的模型对公路软基沉降进行预测具有较高的精度,同时具有很好的泛化性能. 相似文献
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公路客运量数据受多种因素影响而呈现非线性等特点,为了提高其预测精度,文中提出粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的公路客运量预测模型,利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测.研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO SVM的预测精度更高. 相似文献