基于支持向量機(jī)的變形預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、由于建筑物變形監(jiān)測(cè)中新技術(shù)的不斷應(yīng)用,積累資料多、數(shù)量大,如何及時(shí)有效地進(jìn)行變形分析和預(yù)測(cè),對(duì)于及時(shí)了解建筑狀況和保證工程建筑施工與運(yùn)營(yíng)的安全已越來(lái)越重要。為提高變形分析與預(yù)報(bào)效果,人們不斷尋找新的相關(guān)數(shù)據(jù)處理方法。而支持向量機(jī)(SupportVectorMachine,SVM)具有優(yōu)良的非線性特性,已廣泛的應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分類(lèi)以及回歸分析中,目前也逐漸被應(yīng)用到測(cè)繪數(shù)據(jù)處理中,本文研究支持向量機(jī)(SVM)應(yīng)用于變形分析與變形預(yù)測(cè)中,主要研究?jī)?nèi)

2、容包括:
　　1、針對(duì)變形監(jiān)測(cè)系統(tǒng)觀測(cè)數(shù)據(jù)中可能會(huì)存在奇異值的問(wèn)題,本文介紹了“?3準(zhǔn)則”以及常用的數(shù)據(jù)替換和插補(bǔ)方法對(duì)變形數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
　　2、運(yùn)用支持向量機(jī)建立變形預(yù)測(cè)模型,研究影響模型預(yù)測(cè)精度的相關(guān)參數(shù)。討論了采用不同核函數(shù)對(duì)于SVM模型精度的影響。在分析參數(shù)對(duì)變形預(yù)測(cè)精度的影響基礎(chǔ)上,引用了RBF核函數(shù)的方法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型參數(shù),從而獲取最優(yōu)參數(shù)。結(jié)果表明,對(duì)于所采用的數(shù)據(jù),線性核函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練的效果較好,考慮到RBF

3、函數(shù)是有明確的統(tǒng)計(jì)意義,并能夠結(jié)合樣本分布的先驗(yàn)知識(shí)等優(yōu)點(diǎn),本文采用RBF函數(shù)作為核函數(shù)。
　　3、建立基于支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型之前,對(duì)各類(lèi)模型進(jìn)行精度評(píng)價(jià)和對(duì)比分析,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,從而減少訓(xùn)練過(guò)程中數(shù)值計(jì)算的幅度,從而提高訓(xùn)練的整體效果,在此基礎(chǔ)上利用實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)建筑物變形進(jìn)行預(yù)測(cè)。
　　4、評(píng)定SVM的預(yù)測(cè)精度,通過(guò)對(duì)某滑坡點(diǎn)2002年12月—2008年12月(35期觀測(cè)資料)的實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模預(yù)測(cè),通過(guò)建立