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| 基坑位移时间序列预测的高斯过程方法 | |
| 引用本文： | 苏国韶,燕柳斌,张小飞,江权.基坑位移时间序列预测的高斯过程方法[J].广西大学学报(自然科学版),2007,32(2):223-226. |
| 作者姓名： | 苏国韶 燕柳斌 张小飞 江权 |
| 作者单位： | 1. 广西大学土木建筑工程学院,广西南宁,530004;中国科学院岩土力学重点实验室,武汉430071 2. 广西大学土木建筑工程学院,广西南宁,530004 3. 中国科学院岩土力学重点实验室,武汉430071 |
| 基金项目： | 中国科学院重点实验室基金 , 广西大学校科研和教改项目 |
| 摘 要： | 应用高斯过程理论,采用机器学习的方法,针对基坑工程中常规分析方法的预测结果与实测值出入较大的问题,提出一种基于高斯过程的基坑非线性位移时间序列预测的新方法.工程实例应用结果表明,该方法科学可行,具有很强的自学习、非线性动态处理的能力,预测精度高. |
| 关 键 词： | 高斯过程 基坑 位移 预测 |
| 文章编号： | 1001-7445（2007）02-0223-04 |
| 修稿时间： | 2007-01-262007-03-27 |
Time series prediction of foundation pit displacement using Gaussian process method |
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| SU Guo-shao,YAN Liu-bin,ZHANG Xiao-fei,JIANG Quan.Time series prediction of foundation pit displacement using Gaussian process method[J].Journal of Guangxi University(Natural Science Edition),2007,32(2):223-226. | |
| Authors: | SU Guo-shao YAN Liu-bin ZHANG Xiao-fei JIANG Quan |
| Institution: | 1. College of Civil and Architecture Engineering ,Guangxi University,Nanning 530004,China; 2. Key Laboratory of Rock and Soil Mechanics ,Chinese Academy of Sciences,Wuhan 430071 ,China |
| Abstract: | With application of Gaussian Process(GP) as a power tool in field of machine learning,a new method is proposed for time series prediction of foundation pit displacement aiming to errors of prediction results using conventional method often are too large.The results of cases studies about foundation pit in Shenzhen city show the new method is scientific,feasible and has superior abilities of self-learning,nonlinear dynamic processing and high prediction accuracy. |
| Keywords: | Gaussian process foundation pit displacement prediction |
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