上海交通大学学报 ›› 2018, Vol. 52 ›› Issue (11): 1508-1515.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2018.11.013
钟国强1,2,王浩1,张国华1,覃卫民1,王成汤1,2,熊俊峰1,2
发布日期:
2025-07-02
通讯作者:
王浩,男,研究员,博士生导师,电话(Tel.):027-87197320;E-mail: hwang@whrsm.ac.cn.
作者简介:
钟国强(1990-),男,山东省曲阜市人,博士生,目前主要从事岩土工程自动化监测及变形预测和风险评估研究.
基金资助:
ZHONG Guoqiang,WANG Hao,ZHANG Guohua,QIN Weimin WANG Chengtang,XIONG Junfeng
Published:
2025-07-02
摘要: 为了预测基坑的测斜最大水平位移及深度,提出了基于粗糙集(RS)属性约简、平均影响值(MIV)和极限学习机(ELM)的组合模型RS-MIV-ELM.在系统分析、量化变形影响因素的基础上,利用RS属性约简算法和基于ELM的MIV算法(ELM-MIV)分别去除影响因素集中的冗余因素和相关性极小的因素,以简化模型输入变量;采用简化的影响因素集训练ELM模型,并用ELM模型对其他测点位移进行预测.验证结果表明,RS-MIV-ELM模型的训练速度、预测精度和泛化能力均比全因素ELM模型和基于最简集的BP神经网络模型RS-MIV-BP具有较大的提高,其均方根误差和平均相对误差仅为全因素ELM模型和RS-MIV-BP模型的1/2~2/3.
中图分类号:
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