LS-SVM优化的灰色Verhulst模型在建筑沉降预测中的应用

"这篇论文是关于建筑物沉降预测的研究，主要关注如何提升灰色Verhulst模型的预测精度。作者提出了将最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法与灰色Verhulst模型结合的新方法，通过LS-SVM算法优化参数估计，适应Verhulst模型在小样本情况下的建模需求。实验证明，这种方法在软土地基建筑物沉降预测中具有较高的准确性和有效性。" 灰色Verhulst模型是一种基于非线性动力学的预测模型，常用于模拟和预测复杂系统的发展趋势，如人口增长、生态系统的动态变化以及建筑物的沉降过程。该模型由两部分组成：一是灰色模型，它能处理不完全或有噪声的数据；二是Verhulst模型，它引入了自我调节机制，能反映系统内部的相互作用。 最小二乘支持向量机（LS-SVM）是一种机器学习算法，它在解决非线性回归和分类问题时表现优秀，特别是在数据量小的情况下。LS-SVM通过最小化结构风险来确定模型参数，可以避免过拟合，确保模型在新数据上的泛化能力。 在本文中，作者将LS-SVM算法应用到灰色Verhulst模型中，用背景值序列和原始序列为训练样本，构建LS-SVM模型。这种结合使得Verhulst模型的参数估计问题转化为灰色LS-SVM的参数估计问题，通过LS-SVM的优化过程求解得到更精确的Verhulst模型参数。这种方法特别适合处理Verhulst模型在小样本数据集上的建模，因为它遵循了结构风险最小化的指导原则。 实际应用中，作者将改进后的模型应用于软土地基建筑物的沉降预测，结果显示，该方法不仅可行，而且预测精度显著高于传统方法，表明了LS-SVM与灰色Verhulst模型结合的有效性。这为建筑物沉降预测提供了新的技术手段，有助于提前预警可能的沉降风险，保障建筑物的安全和稳定性。 关键词涵盖了沉降预测的核心要素：沉降量、预测方法、最小二乘支持向量机和灰色Verhulst模型。这些关键词揭示了研究的焦点和主要技术路线，便于读者快速理解论文的研究内容和贡献。该论文属于工程技术领域，对于土木工程、地质工程和城市规划等相关领域的研究者和实践者具有重要的参考价值。