【摘 要】
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基于非等时距GM（1,1）优化预测模型,采用支持向量机进行预测残差修正,建立一种组合预测算法,并运用该算法对铁路路基冻胀进行定量预测。对经典非等时距GM（1,1）模型背景值和初值的
【机 构】
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广州地铁设计研究院有限公司,中南大学交通运输工程学院
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基于非等时距GM（1,1）优化预测模型,采用支持向量机进行预测残差修正,建立一种组合预测算法,并运用该算法对铁路路基冻胀进行定量预测。对经典非等时距GM（1,1）模型背景值和初值的计算方法进行优化,同时设置时距权值矩阵,对不同时间测量所得数据赋予不同权重。在初始预测后,对残差值采用支持向量机进行非线性修正,得到最终预测值。选取哈大客专某区段实际测量路基冻胀数据,对算法实用效果进行检验。所建立预测模型平均预测误差值为2.039%,最大预测误差5.911%,后验证差比值0.005,各项指标均优于单一灰色模型与
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