基于GA-SVM模型的软土路基沉降预测

为实现软土地质条件下公路路基的沉降预测,提出了一种基于遗传算法优化支持向量机的路基沉降预测模型。采用支持向量机算法构建了软土路基沉降预测的基本模型,用遗传算法对模型超参数进行了调优,以公路沉降观测点的监测数据为样本建立了GA-SVM的路基沉降预测模型。结果表明:遗传算法可以有效提高支持向量机对沉降数据的拟合精度;GA-SVM沉降预测模型对10个验证集样本的平均误差和均方根误差分别为0.001 5 mm、0.015 5 mm;未来10期观测点位的路基结构趋于稳定,稳定后的平均预测沉降量约为0.03 mm/d。