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应用高斯过程理论，采用机器学习的方法，针对基坑工程中常规分析方法的预测结果与实测值出入较大的问题，提出一种基于高斯过程的基坑非线性位移时间序列预测的新方法．工程实例应用结果表明，该方法科学可行，具有很强的自学习、非线性动态处理的能力，预测精度高．
基坑位移时间序列预测的高斯过程方法
【摘 要】
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应用高斯过程理论，采用机器学习的方法，针对基坑工程中常规分析方法的预测结果与实测值出入较大的问题，提出一种基于高斯过程的基坑非线性位移时间序列预测的新方法．工程实例应用
【机 构】
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广西大学土木建筑工程学院,中国科学院岩土力学重点实验室
【出 处】
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广西大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年2期
【基金项目】
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中国科学院岩土力学重点实验室开放研究基金资助项目(Z110601);广西大学科研基金资助项目(X017019)
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