基于GA-SVM的基坑地表沉降预测及其应用价值

本文主要探讨了基坑开挖对邻近地表沉降的影响以及如何运用现代信息技术进行有效的预测和管理。标题"基坑近邻地表沉降的GA-SVM建模研究"表明研究的核心内容是基于支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的遗传算法(Genetic Algorithm, GA)在预测基坑开挖引发的地表沉降方面的应用。 SVM是一种强大的机器学习工具，它在非线性问题上表现出色，通过将数据映射到高维空间来找到最优决策边界。在这个研究中，SVM被用来建立一个模型，以预测地表沉降数据。遗传算法作为一种全局优化算法，被引入到模型选择过程中，用于寻找最佳的核函数类型、核函数参数以及错误惩罚因子，这些参数对于SVM模型的性能至关重要。 研究者首先收集基坑开挖过程中已知的地表沉降数据，然后通过GA-SVM模型进行回归计算，构建出能够预测未来沉降趋势的模型。这种方法的优势在于其能有效处理复杂的数据关系，并且在预测精度方面表现出色。 以广州某地铁工程为例，研究对比了使用优化过的GA参数与未优化参数的SVM模型在预测地表沉降方面的效果。结果显示，经过GA参数优化的模型预测效果显著优于传统方法，这证明了GA-SVM模型在实际工程中的实用性和预测能力。 关键词"基坑变形", "地表沉降", "支持向量机", 和 "遗传算法"揭示了论文关注的重点领域，即如何通过这些技术手段解决基坑施工过程中的地表稳定性问题，这对于确保工程安全和避免潜在风险具有重要意义。 这篇研究提供了在基坑工程中利用GA-SVM方法进行地表沉降预测的有效策略，对于提高施工过程中的安全管理、降低风险以及节省成本具有重要的实践指导价值。随着科技的发展，这类智能预测模型将在土木工程、地下空间开发等领域得到更广泛的应用。