建立基于支持向量机的建筑物沉降预测模型,并将其应用于建筑物的沉降预测。与采用BP神经网络的预测结果相比,支持向量机取得较好的预测结果。实例表明支持向量机在小样本数据的预测上具有精度高、泛化能力强的特点,为建筑物的沉降预测提供一种新的方法。
基于支持向量机方法的深基坑变形预测——提出了深基坑变形预测的一种新方法，即支持向量机方法．该方法根据有限的学习样本，建立了各种影响因素和深基坑变形之问的一种非线性映射．基于已有的深基坑变形资料，采用支持向量机模型，对深基坑现场实例进行了预测，...
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