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| 利用PSO-GA-LSSVM模型预测基坑周边建筑物沉降 | |
| 作者姓名： | 谢洋洋 付超 吴大鹏 卞晓晨 王春 |
| 作者单位： | 江苏省基础地理信息中心,江苏 南京,210013 |
| 摘 要： | 针对最小二乘支持向量机(least square support vec-tor machine,LSSVM)模型参数选择存在随机性与单一优化算法寻找参数存在局限的问题,将遗传算法(genetic algo-rithm,GA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法引入LSSVM模型,建立了基于粒子群-遗传算法(PSO-GA)优化的LSSVM沉降预测模型.将GA嵌入PSO算法,降低了模型参数寻优陷入局部最优的可能,提高模型拟合精度.结合具体工程实例,将提出的模型与LSSVM模型、PSO算法优化的LSSVM(PSO-LSSVM)模型、GA优化的LSSVM(GA-LSSVM)模型进行对比,结果表明改进模型的精度更好,稳定性更强. |
| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 遗传算法 粒子群-遗传算法 沉降预测 |
Prediction of Building Settlement Around Foundation Pit Using PSO-GA-LSSVM Model |
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| Authors: | XIE Yangyang FU Chao WU Dapeng BIAN Xiaochen WANG Chun |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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