粒子群优化最小二乘支持向量机在深基坑变形预测中的应用

"最小二乘支持向量机在深基坑变形预测中的应用" 本文主要探讨了如何运用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）理论来解决深基坑开挖过程中的变形预测问题。深基坑工程在城市基础设施建设中占有重要地位，而其开挖过程中的变形规律分析对于保障施工安全至关重要。传统的预测模型往往存在预测精度不足或收敛速度慢的问题，因此研究人员寻求新的方法来改进这一状况。 最小二乘支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，它结合了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的优势和最小二乘法的简洁性。SVM通过构造最大边距超平面来实现分类或回归，而LSSVM则通过对SVM的损失函数进行修正，使得模型训练更加高效，尤其在处理大规模数据时具有更快的收敛速度。 在本研究中，为了进一步优化LSSVM的性能，采用了粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来寻找最优的核参数。粒子群算法是一种全局优化方法，灵感来源于鸟群和鱼群的集体行为，能够有效地搜索解决方案空间，从而找到最优解。通过PSO对LSSVM的核参数进行优化，可以提高模型的泛化能力和预测精度。 研究人员建立了基于LSSVM的深基坑水平位移预测模型，并将该模型的预测结果与实际监测数据进行了对比。对比结果显示，优化后的LSSVM模型不仅收敛速度快，而且预测结果与实际监测数据的一致性高，表明其预测精度优于传统模型。这一成果对于深基坑的安全监控具有显著的实用价值，可以为施工决策提供更准确的信息，降低因变形引发的安全风险。 这篇研究展示了最小二乘支持向量机在深基坑变形预测中的优越性，强调了利用粒子群算法优化核参数的重要性。这种组合方法不仅可以提升预测模型的性能，还为地质工程领域的变形监测提供了新的思路和工具。未来的研究可以进一步探索不同优化算法对LSSVM的影响，以及在其他复杂地质条件下的适用性，以提升预测模型的普适性和可靠性。