基于改进的支持向量机隧道变形预测模型

研究目的:用于消除地铁隧道变形监测数据受环境等因素引起的噪声影响,为提高变形数据的外推预测能力,提出基于离散小波消噪和动态在线滑移窗的支持向量机预测方法。研究结论:(1)利用离散小波变换对地铁隧道变形数据进行消噪处理,提取低频有效工程信息;(2)引入动态滑移窗技术,通过二阶双重滑移窗口的动态调整、更新,确定隧道变形预测模型的最终参训样本和实训样本数据,提高变形数据的有效利用率;(3)利用上海地铁隧道变形数据,从稳态与非稳态两个工况下分别对预测模型进行验证,检测模型的预测效果,结果表明该方法具有消噪效果好、预测精度高等特点,同时该预测模型可转为工程化应用,对隧道预测模型的搭建具有指导意义。

Tunnel Deformation Prediction Based on Modified Support Vector Machine