基于支持向量機的建筑物沉降預測模型研究
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建立基于支持向量機的建筑物沉降預測模型,并將其應用于建筑物的沉降預測。與采用BP神經網絡的預測結果相比,支持向量機取得較好的預測結果。實例表明支持向量機在小樣本數據的預測上具有精度高、泛化能力強的特點,為建筑物的沉降預測提供一種新的方法。
灰色預測改進模型在建筑物沉降中的應用
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在傳統(tǒng)GM(1,1)模型的基礎上考慮初始條件選取的理論缺陷,提出了改進的灰色預測模型。通過在隧道開挖后上方建筑物沉降預測值與實測值的對比分析得出,該模型具有良好的精度,并具有一定的工程應用價值。
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