《表1 各单项预测模型的优缺点对比表》

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《基坑变形组合预测分析及安全性评价》

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通过上述分析，组合预测结果的精度与单项预测模型息息相关，且单项预测模型间的互补性越强，组合效果越佳。基于文献[9-10]的研究成果，支持向量机SVM（support vector machine）、极限学习机ELM（extreme learning machine）和GM（1，1）模型在基坑变形预测中具有较好的适用性，各单项预测模型的优缺点如表1所示。可以看出，3种预测模型具有较好的互补性。加之三者在基坑变形预测中的适用性和有效性，故将上述3种模型作为组合预测的单项预测模型。