| 基于PSO-LSSVM模型的基坑变形时间序列预测 |
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| 引用本文： | 曹净,丁文云,赵党书,宋志刚,刘海明.基于PSO-LSSVM模型的基坑变形时间序列预测[J].控制工程,2015,22(3). |
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| 作者姓名： | 曹净 丁文云 赵党书 宋志刚 刘海明 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学土木工程学院,昆明,650500 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目 |
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| 摘 要： | 现场量测获得的基坑变形资料蕴含了系统内部力学演化信息.针对基坑变形影响因素的复杂性、监测数据的高度非线性以及人工神经网络方法的过学习问题,利用粒子群(PSO)算法优选最小二乘支持向量机(LSSVM)参数,并结合相空间重构理论进行数据预处理,提出了一种基于PSO-LSSVM模型的基坑变形时间序列预测方法.利用该方法建立基坑变形预测模型应用于动态设计和信息化施工,对保证基坑安全具有重要意义.将该方法用于昆明某基坑工程的深层水平位移预测,不断利用基坑前期工况的最新实测数据建模,对后期工况变形量进行滚动预测, 获得了令人满意的效果.
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| 关 键 词： | 基坑变形 时间序列预测 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 相空间重构 |
Time Series Forecast of Foundation Pit Deformation Based on PSO-LSSVM |
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| CAO Jing,DING Wen-yun,ZHAO Dang-shu,SONG Zhi-gang,LIU Hai-ming.Time Series Forecast of Foundation Pit Deformation Based on PSO-LSSVM[J].Control Engineering of China,2015,22(3). |
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| Authors: | CAO Jing DING Wen-yun ZHAO Dang-shu SONG Zhi-gang LIU Hai-ming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Foundation pit deformation time series forecast least squares support vector machine (LSSVM) particle swarm optimization (PSO) phase space reconstruction |
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