【摘 要】
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为准确掌握基坑变形发展规律,基于现场变形监测成果,先利用优化局部均值分解实现变形数据的信息分解处理,再利用优化相关向量机和ARIMA模型实现组合预测,以达到基坑变形高精度预测的目的.实例分析表明:优化后的LMD模型能有效实现基坑变形数据的信息分解处理,较传统小波去噪具有显著的优越性;同时,在组合预测过程中,各类优化处理方法能有效提高预测精度,所得预测结果的平均相对误差均在2％左右,其中ILMD-PSO-RVM-ARIMA具有较优的预测效果,且经外推预测,得基坑变形呈小速率增加趋势,趋于稳定方向发展.
【机 构】
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陕西铁路工程职业技术学院,陕西渭南 714000
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为准确掌握基坑变形发展规律,基于现场变形监测成果,先利用优化局部均值分解实现变形数据的信息分解处理,再利用优化相关向量机和ARIMA模型实现组合预测,以达到基坑变形高精度预测的目的.实例分析表明:优化后的LMD模型能有效实现基坑变形数据的信息分解处理,较传统小波去噪具有显著的优越性;同时,在组合预测过程中,各类优化处理方法能有效提高预测精度,所得预测结果的平均相对误差均在2％左右,其中ILMD-PSO-RVM-ARIMA具有较优的预测效果,且经外推预测,得基坑变形呈小速率增加趋势,趋于稳定方向发展.
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