【摘 要】
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支持向量机是近年来在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。将支持向量机用于基坑变形预测,
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支持向量机是近年来在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。将支持向量机用于基坑变形预测,根据基坑位移的实测时间序列资料,建立基坑位移与时间的关系模型。将实际基坑工程监测资料作为学习训练样本和测试样本,将模型计算结果与实际监测值进行对比分析、研究。结果表明,支持向量机模型用于预测深基坑变形其精度高、误差小,满足工程需要,是解决基坑变形预测的有效方法。
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