基于RS-MIV-ELM模型的基坑水平位移影响因素分析和预测
文献类型：期刊论文
| 作者 | 钟国强; 王浩; 张国华; 覃卫民; 王成汤; 熊俊峰 |
| 刊名 | 上海交通大学学报
 |
| 出版日期 | 2018 |
| 卷号 | 000期号:011页码:1508 |
| 关键词 | 基坑 水平位移预测 极限学习机 属性约简 影响因素筛选 |
| ISSN号 | 1006-2467 |
| 英文摘要 | 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. |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.198/handle/2S6PX9GI/26720]  |
| 专题 | 中科院武汉岩土力学所 |
| 作者单位 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 钟国强,王浩,张国华,等. 基于RS-MIV-ELM模型的基坑水平位移影响因素分析和预测[J]. 上海交通大学学报,2018,000(011):1508. |
| APA | 钟国强,王浩,张国华,覃卫民,王成汤,&熊俊峰.(2018).基于RS-MIV-ELM模型的基坑水平位移影响因素分析和预测.上海交通大学学报,000(011),1508. |
| MLA | 钟国强,et al."基于RS-MIV-ELM模型的基坑水平位移影响因素分析和预测".上海交通大学学报 000.011(2018):1508. |
入库方式： OAI收割
来源：武汉岩土力学研究所
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