本文主要研究内容
作者方超,桂跃,施江旭,吴承坤（2019）在《隧道围岩变形的组合预测研究》一文中研究指出：为了提高在隧道的施工过程中对围岩变形预测的精度,以实测典型断面围岩变形为研究对象,探讨了多项式模型、BP神经网络模型和最小二乘支持向量机模型的特点和适用性,其中最小二乘支持向量机是基于SVM演变而来的一种模型,在预测方面有较好的有效性和优越性,用单项预测模型进行预测时可优先考虑该模型.但在实际工程中隧道围岩变形受时间和空间效应影响,仅用一种单项预测模型进行预测时预测风险较大,据此引入组合预测的思想,以权重平均法、误差平方和倒数法、最优变权重组合法确定权重系数建立组合预测模型并进行验证和比较.结果表明:组合预测模型能够降低对较差单项预测模型的敏感度,提高预测的精度和可靠度,构建的最优变权重组合预测模型的预测结果理想,模型稳定好,在实际工程中具有较好的应用价值.
Abstract
wei le di gao zai sui dao de shi gong guo cheng zhong dui wei yan bian xing yu ce de jing du ,yi shi ce dian xing duan mian wei yan bian xing wei yan jiu dui xiang ,tan tao le duo xiang shi mo xing 、BPshen jing wang lao mo xing he zui xiao er cheng zhi chi xiang liang ji mo xing de te dian he kuo yong xing ,ji zhong zui xiao er cheng zhi chi xiang liang ji shi ji yu SVMyan bian er lai de yi chong mo xing ,zai yu ce fang mian you jiao hao de you xiao xing he you yue xing ,yong chan xiang yu ce mo xing jin hang yu ce shi ke you xian kao lv gai mo xing .dan zai shi ji gong cheng zhong sui dao wei yan bian xing shou shi jian he kong jian xiao ying ying xiang ,jin yong yi chong chan xiang yu ce mo xing jin hang yu ce shi yu ce feng xian jiao da ,ju ci yin ru zu ge yu ce de sai xiang ,yi quan chong ping jun fa 、wu cha ping fang he dao shu fa 、zui you bian quan chong zu ge fa que ding quan chong ji shu jian li zu ge yu ce mo xing bing jin hang yan zheng he bi jiao .jie guo biao ming :zu ge yu ce mo xing neng gou jiang di dui jiao cha chan xiang yu ce mo xing de min gan du ,di gao yu ce de jing du he ke kao du ,gou jian de zui you bian quan chong zu ge yu ce mo xing de yu ce jie guo li xiang ,mo xing wen ding hao ,zai shi ji gong cheng zhong ju you jiao hao de ying yong jia zhi .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自昆明理工大学学报(自然科学版)的方超,桂跃,施江旭,吴承坤，发表于刊物昆明理工大学学报(自然科学版)2019年03期论文，是一篇关于隧道工程论文,最优变权重论文,组合预测论文,围岩变形论文,最小二乘支持向量机论文,昆明理工大学学报(自然科学版)2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自昆明理工大学学报(自然科学版)2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：隧道工程论文; 最优变权重论文; 组合预测论文; 围岩变形论文; 最小二乘支持向量机论文; 昆明理工大学学报(自然科学版)2019年03期论文;