發(fā)布時(shí)間：2018-05-10 13:41

  本文選題：地鐵基坑變形 + LSSVM-ARMA�。� 參考：《河北工程大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：城市規(guī)模的發(fā)展促進(jìn)了城市地下工程的建設(shè),其中以地鐵的發(fā)展尤為顯著,城市深基坑工程不斷增加。然而施工過程中周圍環(huán)境、地質(zhì)條件和工藝的復(fù)雜性,使得深基坑開挖的穩(wěn)定性難以保證,基坑變形的問題愈加突出,基坑變形的預(yù)測(cè)已經(jīng)成為深基坑施工中必不可少的內(nèi)容。針對(duì)高精度的預(yù)測(cè)基坑變形量,提出了基于小波變換的LSSVM-ARMA(最小二乘支持向量機(jī)-自回歸移動(dòng)平均模型)模型,實(shí)現(xiàn)基坑變形時(shí)間序列滾動(dòng)預(yù)測(cè)。首先,由于基坑變形監(jiān)測(cè)頻率的不同,利用三次樣條插值法對(duì)地鐵站基坑變形數(shù)據(jù)進(jìn)行插值。其次由于基坑變形數(shù)據(jù)具有高度的非線性,變形數(shù)據(jù)包含了土力學(xué)變化的內(nèi)在趨勢(shì)和一定的隨機(jī)性,利用小波變換對(duì)基坑變形數(shù)據(jù)進(jìn)行分解和重構(gòu),有效區(qū)分基坑變形數(shù)據(jù)的趨勢(shì)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)。然后,利用建立的LSSVM-ARMA模型,對(duì)基坑變形數(shù)據(jù)的趨勢(shì)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)進(jìn)行時(shí)間序列的滾動(dòng)預(yù)測(cè),把趨勢(shì)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)的預(yù)測(cè)值之和作為最終的預(yù)測(cè)值。并將LSSVM-ARMA模型的預(yù)測(cè)值和PSO-LSSVM(粒子群-最小二乘支持向量機(jī))模型以及SVM(支持向量機(jī))模型的預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析,表明了LSSVM-ARMA模型的預(yù)測(cè)精度高。對(duì)廣州基坑及類似工程施工安全性的提高具有重大的意義。最后,設(shè)計(jì)了基于MATLAB的GUI(圖形用戶界面)預(yù)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)LSSVM-ARMA模型預(yù)測(cè)過程的可視化,使預(yù)測(cè)過程以圖形化的結(jié)果動(dòng)態(tài)的展現(xiàn)出來,具有重要的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:The development of city scale promotes the construction of urban underground engineering, especially the development of subway. However, because of the complexity of surrounding environment, geological conditions and technology in the construction process, it is difficult to guarantee the stability of deep foundation pit excavation, and the problem of foundation pit deformation becomes more and more prominent. The prediction of foundation pit deformation has become an essential content in deep foundation pit construction. In order to predict the deformation of foundation pit with high precision, the LSSVM-ARMA (least square support vector machine-autoregressive moving average model) model based on wavelet transform is proposed to realize rolling prediction of foundation pit deformation time series. Firstly, because of the different frequency of foundation pit deformation monitoring, cubic spline interpolation method is used to interpolate the foundation pit deformation data of subway station. Secondly, because the deformation data of foundation pit is highly nonlinear, the deformation data contain the inherent trend of soil mechanics change and some randomness, so wavelet transform is used to decompose and reconstruct the deformation data of foundation pit. The trend term and random term of foundation pit deformation data are effectively distinguished. Then, by using the established LSSVM-ARMA model, the time series rolling prediction of the trend term and the random term of foundation pit deformation data is carried out, and the sum of the predicted values of the trend term and the random term is taken as the final prediction value. The predicted values of LSSVM-ARMA model are compared with those of PSO-LSSVM (Particle Swarm Swarm least Squares support Vector Machine) model and SVM (support Vector Machine) model. The results show that the prediction accuracy of the LSSVM-ARMA model is higher than that of the PSO-LSSVM (Particle Swarm Swarm least Squares support Vector Machine) model. It is of great significance to improve the safety of foundation pit and similar projects in Guangzhou. Finally, a gui (graphical user interface) prediction system based on MATLAB is designed, which realizes the visualization of the prediction process of the LSSVM-ARMA model, and makes the prediction process display dynamically with graphical results, which has important practical value.
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TU753

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本文編號(hào)：1869533