基于支持向量机的建筑物沉降预测模型研究
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建立基于支持向量机的建筑物沉降预测模型,并将其应用于建筑物的沉降预测。与采用BP神经网络的预测结果相比,支持向量机取得较好的预测结果。实例表明支持向量机在小样本数据的预测上具有精度高、泛化能力强的特点,为建筑物的沉降预测提供一种新的方法。
灰色预测改进模型在建筑物沉降中的应用
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在传统GM(1,1)模型的基础上考虑初始条件选取的理论缺陷,提出了改进的灰色预测模型。通过在隧道开挖后上方建筑物沉降预测值与实测值的对比分析得出,该模型具有良好的精度,并具有一定的工程应用价值。
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