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基于改进最小二乘支持向量机组合模型的深基坑沉降变形预测
1
作者
刘清龙
吕颖慧
+1 位作者
秦磊
赵鹏
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第1期8-14,共7页
为了提高深基坑沉降变形预测精度,及时为深基坑支护施工提供指导,提出一种改进最小二乘支持向量机组合模型;通过引入自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解原始深基坑沉降变形数据,并结合粒子群优化算法和遗传算法对最小二乘支持向量...
为了提高深基坑沉降变形预测精度,及时为深基坑支护施工提供指导,提出一种改进最小二乘支持向量机组合模型;通过引入自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解原始深基坑沉降变形数据,并结合粒子群优化算法和遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,对分解的数据分别训练、预测后再叠加,得到最终预测结果;应用所提出模型对济南市某深基坑的累积沉降量进行预测,同时与其他模型对比,验证所提出模型的实用性和优越性。结果表明:所提出模型预测深基坑累积沉降量的平均相对误差为0.035%,均方误差为0.0809 mm^(2),均方根误差为0.2838 mm,所提出模型的准确性远优于其他模型的;自适应噪声完备集合经验模态分解方法的引入更有利于在深基坑沉降变形预测方面发挥最小二乘支持向量机的优势。
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关键词
深基坑沉降变形
最小二乘支持向量机
经验模态分解
粒子群优化算法
遗传算法
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职称材料
题名
基于改进最小二乘支持向量机组合模型的深基坑沉降变形预测
1
作者
刘清龙
吕颖慧
秦磊
赵鹏
机构
济南大学土木建筑学院
出处
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第1期8-14,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52108214)。
文摘
为了提高深基坑沉降变形预测精度,及时为深基坑支护施工提供指导,提出一种改进最小二乘支持向量机组合模型;通过引入自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解原始深基坑沉降变形数据,并结合粒子群优化算法和遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,对分解的数据分别训练、预测后再叠加,得到最终预测结果;应用所提出模型对济南市某深基坑的累积沉降量进行预测,同时与其他模型对比,验证所提出模型的实用性和优越性。结果表明:所提出模型预测深基坑累积沉降量的平均相对误差为0.035%,均方误差为0.0809 mm^(2),均方根误差为0.2838 mm,所提出模型的准确性远优于其他模型的;自适应噪声完备集合经验模态分解方法的引入更有利于在深基坑沉降变形预测方面发挥最小二乘支持向量机的优势。
关键词
深基坑沉降变形
最小二乘支持向量机
经验模态分解
粒子群优化算法
遗传算法
Keywords
deep foundation pit settlement deformation
least square support vector machine
empirical mode decomposition
particle swarm optimization
genetic algorithm
分类号
TU433 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进最小二乘支持向量机组合模型的深基坑沉降变形预测
刘清龙
吕颖慧
秦磊
赵鹏
《济南大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
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