摘要：围岩变形预测是隧道安全评价及其指导后期施工的重要依据,为提高变形预测精度,结合工程实践,提出了PSO-SVM-BP预测模型的思路。首先,利用三次样条插值及二次平滑法对变形数据进行预处理,为后期变形预测奠定基础;其次,利用粒子群算法对支持向量机进行参数优化,建立PSO-SVM模型,并对围岩变形进行初步预测;最后,利用BP神经网络进行误差修正,达到综合预测的目的,并利用工程实例进行检验,以验证预测模型的有效性。结果表明：初步预测结果的相对误差均小于5%,而误差修正后的预测精度被提高到0.97%,预测精度较高,验证了预测模型的有效性,可为类似研究提供参考。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 基础科学> 基础科学综合
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关键词：隧道工程 粒子群算法 支持向量机 bp神经网络 动态预测
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