《表2 两种预测模型的均方误差和相关系数Tab.2 Mean Square Error and Correlation Coefficient of Two Predictive Models》

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《基于GA-LSSVM深基坑墙体侧斜滚动预测模型研究》

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为了便于分析，同样的检测样本采用未经参数优化的LSSVM模型进行预测对比。由表2可以明了地看出经过遗传算法优化的最小二乘支持向量机模型在深基坑墙体侧斜滚动预测中要比没有经过参数优化的最小二乘支持向量机模型占有优势，GA-LSSVM模型的预测结果，其均方误差普遍较小，相关系数高。滚动预测是不断地用预测的新数据代替实际监测数据进行后续天数的变形预测，由于每次预测结果都会存在稍微的误差，导致预测的相关性呈现出下降趋势，本案例经过四次滚动预测后，其相关性都在95%以上，通过比较LSSVM模型说明将GA-LSSVM模型用在基坑墙体变形预测中是可行的，预测结果精准度高，在施工过程中，管理人员可以根据预测结果及时调整施工方案，尽量规避危险事件发生。