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基于小波变换的GASVM-ARMA模型在深基坑变形预测中的应用
被引量:
1
1
作者
牛帅星
李庶林
+2 位作者
刘胤池
安树正
黄玉仁
《土木与环境工程学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2023年第3期16-23,共8页
为了提高深基坑施工过程中变形预测的准确度,提出一种基于小波变换分解与重构、采用遗传算法优化参数的支持向量机(GASVM)和自回归滑动平均(ARMA)模型相结合的组合模型预测方法。使用GASVM模型对小波分解后的趋势项进行一步预测和多步...
为了提高深基坑施工过程中变形预测的准确度,提出一种基于小波变换分解与重构、采用遗传算法优化参数的支持向量机(GASVM)和自回归滑动平均(ARMA)模型相结合的组合模型预测方法。使用GASVM模型对小波分解后的趋势项进行一步预测和多步滚动预测,使用ARMA模型相应地对随机项进行预测,将预测值求和得到最终预测结果。以某地铁车站深基坑为案例,对3个监测点的支护桩深层水平位移进行预测分析,得到其一步预测的短期预测值和多步滚动预测的中长期预测值,并与单一采用GASVM模型得到的预测值进行对比。结果表明:组合模型有效减小了预测误差,在短期和中长期预测中均取得令人满意的结果。
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关键词
时间序列预测
深基坑变形
小波变换
支持向量机
遗传算法
自回归滑动平均模型
下载PDF
职称材料
题名
基于小波变换的GASVM-ARMA模型在深基坑变形预测中的应用
被引量:
1
1
作者
牛帅星
李庶林
刘胤池
安树正
黄玉仁
机构
厦门大学建筑与土木工程学院
中铁二十四局集团福建公司
出处
《土木与环境工程学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2023年第3期16-23,共8页
基金
国家自然科学基金(51674218)。
文摘
为了提高深基坑施工过程中变形预测的准确度,提出一种基于小波变换分解与重构、采用遗传算法优化参数的支持向量机(GASVM)和自回归滑动平均(ARMA)模型相结合的组合模型预测方法。使用GASVM模型对小波分解后的趋势项进行一步预测和多步滚动预测,使用ARMA模型相应地对随机项进行预测,将预测值求和得到最终预测结果。以某地铁车站深基坑为案例,对3个监测点的支护桩深层水平位移进行预测分析,得到其一步预测的短期预测值和多步滚动预测的中长期预测值,并与单一采用GASVM模型得到的预测值进行对比。结果表明:组合模型有效减小了预测误差,在短期和中长期预测中均取得令人满意的结果。
关键词
时间序列预测
深基坑变形
小波变换
支持向量机
遗传算法
自回归滑动平均模型
Keywords
time series forecast
deep foundation pit deformation
wavelet transform
support vector machine
genetic algorithm
autoregressive moving average model
分类号
TU433 [建筑科学—岩土工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波变换的GASVM-ARMA模型在深基坑变形预测中的应用
牛帅星
李庶林
刘胤池
安树正
黄玉仁
《土木与环境工程学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2023
1
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