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基于TCN与SVM组合模型的建筑沉降预测
1
作者
王景环
汪亚民
+1 位作者
郑松岗
龙捷
《工程勘察》
2024年第2期64-67,72,共5页
针对基坑周边建筑沉降序列随时间和因其他影响因素呈现的非平稳性变化特征,提出一种基于TCN与SVM的短期沉降组合预测方法。该方法利用串联组合的方式,将沉降序列看作自相关的时间序列和受外界影响的非线性部分的组合,再利用TCN与SVM模...
针对基坑周边建筑沉降序列随时间和因其他影响因素呈现的非平稳性变化特征,提出一种基于TCN与SVM的短期沉降组合预测方法。该方法利用串联组合的方式,将沉降序列看作自相关的时间序列和受外界影响的非线性部分的组合,再利用TCN与SVM模型对两部分分别进行预测,最后将两部分叠加后得到沉降数据预测结果。结果表明,TCN-SVM组合预测模型能够很好地跟踪建筑沉降变化,其预测精度比单一SVM模型提高10%~20%,可有效提高短期建筑沉降预测精度。
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关键词
沉降预测
SVM
TCN
组合模型
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职称材料
题名
基于TCN与SVM组合模型的建筑沉降预测
1
作者
王景环
汪亚民
郑松岗
龙捷
机构
湘潭大学土木工程学院
出处
《工程勘察》
2024年第2期64-67,72,共5页
文摘
针对基坑周边建筑沉降序列随时间和因其他影响因素呈现的非平稳性变化特征,提出一种基于TCN与SVM的短期沉降组合预测方法。该方法利用串联组合的方式,将沉降序列看作自相关的时间序列和受外界影响的非线性部分的组合,再利用TCN与SVM模型对两部分分别进行预测,最后将两部分叠加后得到沉降数据预测结果。结果表明,TCN-SVM组合预测模型能够很好地跟踪建筑沉降变化,其预测精度比单一SVM模型提高10%~20%,可有效提高短期建筑沉降预测精度。
关键词
沉降预测
SVM
TCN
组合模型
Keywords
settlement prediction
SVM
TCN
combined model
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TCN与SVM组合模型的建筑沉降预测
王景环
汪亚民
郑松岗
龙捷
《工程勘察》
2024
0
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