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EEMD-PSOGSVM耦合模型在深基坑位移预测中的应用 被引量：8
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作者 谢洋洋 杨帆 俞凯 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2017年第6期599-603,共5页
针对单一预测模型的不足,提出EEMD分解与粒子群灰色支持向量机(particle swarm optimization grey support vector machine,PSOGSVM)相结合的基坑位移预测模型。以基坑时间序列的混沌性为基础,利用EEMD分解时间序列,采用相空间重构技术... 针对单一预测模型的不足,提出EEMD分解与粒子群灰色支持向量机(particle swarm optimization grey support vector machine,PSOGSVM)相结合的基坑位移预测模型。以基坑时间序列的混沌性为基础,利用EEMD分解时间序列,采用相空间重构技术构造样本,应用PSOGSVM模型进行基坑预测,并与GM(1,1)、SVM、遗传小波神经网络进行对比。结果表明,该算法预测精度好,具有良好的稳定性,可有效地应用于基坑位移预测。 展开更多
关键词 深基坑位移 EEMD psogsvm 滤波分解 相空间重构
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