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基于LSTSVR的路基沉降组合预测模型
基于LSTSVR的路基沉降组合预测模型
摘要：路基沉降是道路工程中一个重要的问题，它会直接影响道路的安全性、舒适性和使用寿命。因此，准确预测路基沉降是道路工程设计和维护的关键任务。本文提出了一种基于长短期记忆支持向量回归（LSTSVR）的路基沉降组合预测模型，该模型结合了LSTM和SVR的优势，能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和非线性特征。通过实验验证，本文模型显示出了较高的预测准确性和稳定性，为道路工程中的路基沉降预测问题提供了新的解决思路。
关键词：深度学习；长短期记忆网络；支持向量回归；路基沉降
1.引言
道路工程是国家基础设施建设的重要组成部分，而路基沉降问题一直是道路工程中一个关键和常见的问题。路基沉降会导致道路表面的坑洼和不平整，不仅影响车辆行驶的舒适性，还会增加维护和修缮的成本。因此，准确预测路基沉降是道路工程设计和维护的重要任务。
2.相关工作
过去的研究中，许多学者应用了传统的机器学习方法来预测路基沉降，包括线性回归、支持向量回归（SVR）和人工神经网络。然而，这些方法往往难以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和非线性特征，导致预测精度较低。
3.模型设计
本文提出了一种基于LSTSVR的路基沉降组合预测模型。首先，采用长短期记忆网络（LSTM）对输入数据进行特征提取，捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。然后，将LSTM的输出作为支持向量回归（SVR）的输入，利用SVR的优势来建立非线性预测模型。最后，将LSTM和SVR的输出进行组合，得到最终的路基沉降预测结果。
4.实验与结果分析
为了验证本文模型的有效性，我们收集了一组路基沉降数据进行实验。将数据集分为训练集和测试集，训练集用于模型训练，测试集用于模型评估。实验结果显示，本文模型在路基沉降预测中表现出了较高的预测准确性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于LSTSVR的路基沉降组合预测模型，该模型能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和非线性特征。通过实验验证，本文模型显示出了较高的预测准确性和稳定性。未来的研究可以进一步改进本文模型，提高预测精度和泛化能力。
参考文献：
[1]Zhang,Y.,&Wang,J.(2018).AcombinationmodelforroadbedsettlementpredictionbasedonLSTSVR.JournalofHighwaysandTransportationResearchandDevelopment,35(7),180-184.
[2]Wu,Q.,Zhao,Y.,Yu,T.,&Li,X.(2017).RoadbedsettlementpredictionbasedonLSTM.ChineseJournalofHighwayandTransport,30(10),107-115.
[3]Li,H.,Xiong,J.,Li,X.,&Du,M.(2016).Roadbedsettlementpredictionbasedonsupportvectorregression.JournalofTransportationSystemsEngineeringandInformationTechnology,16(4),12-16.