【摘 要】
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为避免随机因素对单一预测模型影响，建立更符合软土路基沉降规律的模型和方法以提高预测模型的精度和可靠性，分别以原始沉降数据、经三次样条插值和经分段三次Hermite插值处理的数据为样本值建立Gompertz模型、Logistic模型和灰色Verhulst模型3种预测模型，将每种模型的3种情况的预测值同实测值进行对比分析，选出每种模型对样本处理的优势方法。以每种模型的优势方法为单一模型，建立基于诱导有
【基金项目】
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国家自然科学基金（11672215）；
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为避免随机因素对单一预测模型影响，建立更符合软土路基沉降规律的模型和方法以提高预测模型的精度和可靠性，分别以原始沉降数据、经三次样条插值和经分段三次Hermite插值处理的数据为样本值建立Gompertz模型、Logistic模型和灰色Verhulst模型3种预测模型，将每种模型的3种情况的预测值同实测值进行对比分析，选出每种模型对样本处理的优势方法。以每种模型的优势方法为单一模型，建立基于诱导有序加权调和平均（induced ordered weighted harmonic averaging, IOWHA）算子的组合模型，该组合模型按照每个时刻单一模型的预测精度的高低对最优权系数进行求解。结果表明：在沉降速率发生明显变化时刻的数据作为最后一组样本值进行预测时，Gompertz模型和Logistic模型以分段三次Hermite插值等时距处理的数据为样本值预测效果更好，灰色Verhulst模型以原始沉降数据为样本值预测结果精度更高。求解基于IOWHA算子的组合预测模型的赋权系数时，遗传算法（genetic algorithm, GA）比使用MATLAB的非线性优化的工具箱的求解方法更为可靠，得到的组合模型预测精度更高。
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