基于支持向量机的多年冻土路基融沉变形预测

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1、第39卷，第5期公路工程Vo1．39，No．52014年10月HighwayEngineeringOct．，2014基于支持向量机的多年冻土路基融沉变形预测孙全胜，常继峰(东北林业大学土木工程学院，黑龙江哈尔滨150040)【摘要】多年冻土路基热稳定性差，工后沉降量大，路基病害较为严重。如果能够准确预测该类路基的工后融沉值，就可为工程建设提供重要的参考依据，从而提高该类路基的路用性能。为此，在对现有预测模型应用效果分析的基础上，首次将支持向量机应用于多年冻土路基融沉变形的预测中，提出了一种有效可行的新型预测方法，并以实际工程为依托，构

2、建了基于支持向量机原理的多年冻土路基融沉变形预测模型。通过与实测值及其它预测模型的对比分析表明：该模型在预测过程中有效的避免了“过拟合”及“维数灾难”，人为干预较少，具有预测精度高，泛化能力强，预测结果稳定的特点，成功的解决了多年冻土路基影响因素多，样本数量少等带来的预测难题。【关键词】多年冻土路基；融沉变形；支持向量机；预测模型；对比分析[中图分类号】U416．168【文献标识码】A[文章编号】1674—0610(2014)05—0136—05ThawSettlementPredictionofPermafrostSubgradeB

3、asedonSupportVectorMachineSUNQuansheng，CHANGJifeng(CollegeofCivilEngineering，NortheastForestryUniversity，Harbin，Heilongjiang150040，China)[Abstract]Thepermafrostsubgradehasthepoorthermostabilityandlargerpost-constructionsettle—ment．thediseaseofsubgradeismoreserious．Ifthe

4、post—constructionthawsettlementcanbepredictedaccuratelyforthissubgrade，theimportantreferencemaybeprovidedfortheengineeringconstruction．Sothepavementperformanceofthissubgradewouldbeimprovedgreatly．Therefore，anefectiveandfeasi—blenewmethodforpredictionisputforwardbyanalyz

5、ingtheapplicationefectsofsomeexistingpredic-tionmodels．Thispaperappliedsupportvectormachinetothethawsettlementpredictionofpermafrostsubgradeforthefirsttime，andsetedupthecorrespondingpredictionmodelbasedonpracticalproject．Comparedwiththemeasuredvaluesandotherpredictionmo

6、dels，theanalysisshowsthatthemodelcanavoid“overfitting’’and“curseofdimensionality”inthepredictionprocess．thehumaninterventionisal-SOless，ithasthemeritsofhigherpredictionprecision，strongergeneralizationabilityandbetterpredic—tionsstability，thepredictiondifficultiescausedb

7、ymoreefectfactorsandsmallersamplesizeoftheper-mafrostsubgradeissolvedsuccessfully．[Keywords]permafrostsubgrade；thawsettlement；supportvectormachine；predictionmodel；comparativeanalysis我国是世界第三大冻土国，多年冻土分布面积能力。如何准确预测多年冻土路基的工后融沉约为2．15X10。km，占国土面积的22．3％，主要分值，从而有针对性的制定科学、合理的设计及

8、施工方布在东北的大小兴安岭地区、西部的西藏高山及青案，提高其在使用寿命内的适用性及安全性，已成为藏高原等地⋯，由于多年冻土区多为经济欠发达地冻土区公路工程主要研究内容之一。区，为改善当地的经济环境，公路建设首当其冲。然目