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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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測結(jié)果相比,支持向量機取得較好的預測結(jié)果。實例表明支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)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。
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基于支持向量機方法的深基坑變形預測——提出了深基坑變形預測的一種新方法，即支持向量機方法．該方法根據(jù)有限的學習樣本，建立了各種影響因素和深基坑變形之問的一種非線性映射．基于已有的深基坑變形資料，采用支持向量機模型，對深基坑現(xiàn)場實例進行了預測，...
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