基于改進支持向量機的深基坑變形預測模型研究.pdf

1、隨著城市化進程的快速發(fā)展,多層及高層建筑的建造及大量地下空間的開發(fā),大量的深基坑工程不斷涌現(xiàn)。深基坑變形監(jiān)測與預測是深基坑設計施工中的一個重要的環(huán)節(jié),也是基坑工程領(lǐng)域研究的熱點問題之一。準確地預測深基坑未來的變形,是深基坑變形監(jiān)測的最終目的。針對傳統(tǒng)常用預測方法存在一定的局限性,結(jié)合支持向量機的研究現(xiàn)狀,提出將能夠有效地解決小樣本、非線性、高維數(shù)、局部極小等問題的支持向量機模型應用于深基坑變形預測。
　　首先,闡述了深基坑變形預測

2、的意義,對深基坑變形預測研究現(xiàn)狀作了全面的闡述,分析了深基坑施工過程中的變形,提出了預測誤差最小法來確定樣本集的嵌入維數(shù)以及時間延遲,實現(xiàn)對樣本數(shù)據(jù)的構(gòu)造,針對傳統(tǒng)支持向量機預測模型參數(shù)難以確定的問題,提出采用粒子群算法,通過種群隨機初始化、適應度函數(shù)設置、粒子更新、終止條件設置,對支持向量機的相關(guān)參數(shù)進行尋優(yōu),得到基于粒子群算法的改進支持向量機預測模型。
　　其次,結(jié)合深基坑圍護樁樁體兩個不同深度的實例測斜數(shù)據(jù),根據(jù)預測誤差最小

3、法求出樣本集的嵌入維數(shù)以及時間延遲,對變形數(shù)據(jù)序列進行坐標延遲相空間重構(gòu),利用相空間域的相點,通過建立的相空間結(jié)構(gòu)得到學習樣本;然后,在Matlab7.14平臺上結(jié)合MicrosoftVisualC++6.0編譯器,利用libsvm工具箱進行擴展編程實現(xiàn)對傳統(tǒng)支持向量機模型和改進支持向量機模型的訓練和預測。
　　最后,根據(jù)編制的Matlab程序,將改進支持向量機預測模型與傳統(tǒng)的支持向量機模型以及Elman動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測結(jié)果

4、,采用均方誤差、平方和誤差、平均相對誤差對預測效果進行評價,得出改進支持向量機預測模型的均方誤差、平方和誤差、平均相對誤差分別為0.0155和0.0164、0.1550和0.1639、1.2511％和4.2205%。實驗結(jié)果表明,基于改進支持向量機預測模型的預測結(jié)果均方誤差、平方和誤差、平均相對誤差均優(yōu)于傳統(tǒng)的支持向量機模型和Elman網(wǎng)絡模型,通過粒子群算法優(yōu)選支持向量機預測模型的相關(guān)參數(shù),能夠得到較好的改進支持向量機預測模型,且擬合