基于LSSVM-ARMA模型的基坑变形时间序列预测
如何准确预测和控制基坑变形是基坑工程的一个难点,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和自回归移动平均模型(ARMA)的基坑变形时间序列预测方法.首先,利用小波变换将基坑变形时间序列分解和重构为2个子序列——趋势时间序列和随机时间序列,在该基础上,采用PSO-LSSVM模型与ARMA模型分别预测趋势时间序列与随机时间序列未来值,将2个子序列的预测值求和作为最终预测结果.最后,将该方法应用于昆明某基坑工程的深层水平位移预测,不断地利用前期工况的最新实测数据建模,对后期工况未来变形量进行滚动预测,获得了令人满意的结果.
基坑工程 变形预测 时间序列 最小二乘支持向量机 自回归移动平均模型
曹净 丁文云 赵党书 宋志刚 刘海明
昆明理工大学土木工程学院,昆明650500
国内会议
成都
中文
579-586
2014-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）