| 基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测 |
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| 引用本文： | 冯胜洋,魏丽敏,郭志广.基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测[J].中国铁道科学,2012,33(6). |
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| 作者姓名： | 冯胜洋 魏丽敏 郭志广 |
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| 作者单位： | 中南大学土木工程学院,湖南长沙,410075 |
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| 基金项目： | 铁道部科技研究开发计划项目 |
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| 摘 要： | 高速铁路路基的施工环境复杂,沉降监测数据往往是不等时距的.鉴于最小二乘支持向量机拥有强大的非线性拟合能力,使用最小二乘支持向量机建立沉降与时间的关系函数,以等时间步长插值得到路基的等时距沉降时间序列,建立基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测模型.分别运用给出的预测模型和BP神经网络与灰色理论联合方法对杭甬铁路客运专线上虞北站5个路基沉降监测断面进行路基沉降预测,并与现场实测数据对比.结果表明,短时距的最小二乘支持向量机预测模型比BP神经网络与灰色理论联合方法的预测精度高,预测结果更稳定,外推预测沉降更可靠.
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| 关 键 词： | 路基 沉降预测 最小二乘支持向量机 时间序列 预测模型 高速铁路 |
Settlement Prediction of High-Speed Railway Subgrade Based on Least Squares Support Vector Machine |
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| FENG Shengyang,WEI Limin,GUO Zhiguang.Settlement Prediction of High-Speed Railway Subgrade Based on Least Squares Support Vector Machine[J].China Railway Science,2012,33(6). |
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| Authors: | FENG Shengyang WEI Limin GUO Zhiguang |
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