基于改進(jìn)支持向量機(jī)的深基坑變形預(yù)測(cè)模型研究.pdf

1、隨著城市化進(jìn)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(kāi)發(fā),大量的深基坑工程不斷涌現(xiàn)。深基坑變形監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)是深基坑設(shè)計(jì)施工中的一個(gè)重要的環(huán)節(jié),也是基坑工程領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)深基坑未來(lái)的變形,是深基坑變形監(jiān)測(cè)的最終目的。針對(duì)傳統(tǒng)常用預(yù)測(cè)方法存在一定的局限性,結(jié)合支持向量機(jī)的研究現(xiàn)狀,提出將能夠有效地解決小樣本、非線(xiàn)性、高維數(shù)、局部極小等問(wèn)題的支持向量機(jī)模型應(yīng)用于深基坑變形預(yù)測(cè)。
　　首先,闡述了深基坑變形預(yù)測(cè)

2、的意義,對(duì)深基坑變形預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀作了全面的闡述,分析了深基坑施工過(guò)程中的變形,提出了預(yù)測(cè)誤差最小法來(lái)確定樣本集的嵌入維數(shù)以及時(shí)間延遲,實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的構(gòu)造,針對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型參數(shù)難以確定的問(wèn)題,提出采用粒子群算法,通過(guò)種群隨機(jī)初始化、適應(yīng)度函數(shù)設(shè)置、粒子更新、終止條件設(shè)置,對(duì)支持向量機(jī)的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),得到基于粒子群算法的改進(jìn)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型。
　　其次,結(jié)合深基坑圍護(hù)樁樁體兩個(gè)不同深度的實(shí)例測(cè)斜數(shù)據(jù),根據(jù)預(yù)測(cè)誤差最小

3、法求出樣本集的嵌入維數(shù)以及時(shí)間延遲,對(duì)變形數(shù)據(jù)序列進(jìn)行坐標(biāo)延遲相空間重構(gòu),利用相空間域的相點(diǎn),通過(guò)建立的相空間結(jié)構(gòu)得到學(xué)習(xí)樣本;然后,在Matlab7.14平臺(tái)上結(jié)合MicrosoftVisualC++6.0編譯器,利用libsvm工具箱進(jìn)行擴(kuò)展編程實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)支持向量機(jī)模型和改進(jìn)支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。
　　最后,根據(jù)編制的Matlab程序,將改進(jìn)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng)的支持向量機(jī)模型以及Elman動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果

4、,采用均方誤差、平方和誤差、平均相對(duì)誤差對(duì)預(yù)測(cè)效果進(jìn)行評(píng)價(jià),得出改進(jìn)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的均方誤差、平方和誤差、平均相對(duì)誤差分別為0.0155和0.0164、0.1550和0.1639、1.2511％和4.2205%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于改進(jìn)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果均方誤差、平方和誤差、平均相對(duì)誤差均優(yōu)于傳統(tǒng)的支持向量機(jī)模型和Elman網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)粒子群算法優(yōu)選支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型的相關(guān)參數(shù),能夠得到較好的改進(jìn)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型,且擬合