针对神经网络用于基坑变形预测存在结构难确定、训练易陷入局部最优及易过学习等问题,构造滚动时间窗,以已有的实测时间序列为样本,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立基坑预测模型,应用网格搜索算法优化模型参数,连续滚动地多步预测基坑变形。实例结果表明,该模型预测效果优于BP神经网络,具有所需数据少、推广能力强等优点。
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