优化极限学习机在城市轨道交通地表沉降预测中的应用.docx

城市轨道交通建设中，地表沉降预测是一项至关重要的任务，因为这关系到施工安全和地面建筑的稳定性。极限学习机（ELM）作为一种高效的机器学习方法，在非线性数据分析和预测中表现出色。然而，原始的ELM模型可能存在预测精度不足的问题。针对这一挑战，科研人员采用了遗传算法（GA）来优化ELM模型，从而提高其预测地表沉降的能力。 遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，能够搜索到全局最优解，避免陷入局部最优。在城市轨道交通施工隧道的地表沉降预测中，GA被用来优化ELM模型的输入权值和隐含层偏置。通过GA优化，可以找到更优的网络参数配置，提升模型的预测精度。 传统的ELM模型中，隐层节点数量和激励函数的选择往往依赖于经验或者试错法，这可能导致模型性能不稳定。而GA-ELM模型则通过自动搜索最佳参数，使得模型更加适应复杂的数据特性，从而提高了预测的准确性。此外，与传统的回歸分析模型相比，ELM模型更能处理非线性和复杂的关系；与BP神经网络相比，ELM模型避免了局部极小值的问题，收敛速度更快；相较于支持向量机（SVM）模型，ELM模型的参数设置更为简单，降低了模型的复杂性。 在具体实施过程中，首先建立基础的ELM模型，通过试验方法确定合适的隐含层节点数量和激励函数。然后，GA被用于进一步优化这些参数，寻找最佳的输入权重和隐含层偏置。最终形成的GA-ELM模型，能够对轨道交通施工隧道地表的沉降数据进行精确预测，从而为工程决策提供有力支持。 实验结果显示，经过GA优化的ELM模型（即GA-ELM模型）在预测效果上有了显著提升，证明了该模型在施工隧道地表沉降预测领域的可靠性。对比其他模型，如传统的ELM模型和BP模型，GA-ELM模型在处理复杂、非线性的地表沉降问题时，预测结果更为准确，体现了其在应对地下工程沉降预测方面的优势。 总结来说，通过遗传算法优化的极限学习机模型（GA-ELM）为城市轨道交通地表沉降预测提供了新的解决方案。这种模型克服了传统模型的一些局限性，提升了预测的精度和效率，对于保障施工安全和地面建筑物的稳定性具有重要意义。随着城市轨道交通建设规模的不断扩大，GA-ELM模型的应用有望在地表沉降预测领域发挥更大的作用。