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基于PSR-WSVM模型的边坡位移预测

为建立高精度的边坡位移预测模型，采用相空间重构（PSR）将边坡位移时间序列数据转换为多维数据，同时构造小波核函数改进的支持向量机模型，建立PSR-WSVM模型并应用于边坡位移预测。将PSR-WSVM模型预测结果与传统支持向量机（SVM）模型、小波支持向量机（WSVM）模型和基于相空间重构的支持向量机（PSR-SVM）模型预测结果进行对比，通过平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）和均方根误差（RMSE）3个精度评价指标验证PSR-WSVM模型的可行性。工程实例结果表明，PSR-WSVM模型预测结果的3个精度评价指标都优于另外3种模型，边坡位移预测的精度明显提升。     

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一种优化的GA-KF与BP-Adaboost地表下沉组合预测模型北大核心CSCD

为提高矿区GNSS CORS自动化监测系统地表下沉预测精度,提出一种结合小波分析,采用遗传算法优化的卡尔曼滤波模型(GA-KF)与相空间重构的BP神经网络强预测模型(BP-Adaboost)的组合预测方法。利用小波分析获取原始监测数据的趋势项和随机项,并分别通过GA-KF模型和相空间重构BP-Adaboost模型预测趋势项和随机项,两者之和即为最终预测结果。以亳州板集矿监测站数据为例进行预测,结果表明:1)与单一使用GA-KF和相空间重构BP-Adaboost模型预测值对比,该组合模型预测精度更高;2)组合模型受建模序列长度影响较小,平均相对误差在0.003%以内,远小于两种单一模型,具有一定抗干扰性。     

EEMD-PSOGSVM耦合模型在深基坑位移预测中的应用

针对单一预测模型的不足,提出EEMD分解与粒子群灰色支持向量机（particle swarm optimization grey support vector machine,PSOGSVM）相结合的基坑位移预测模型。以基坑时间序列的混沌性为基础,利用EEMD分解时间序列,采用相空间重构技术构造样本,应用PSOGSVM模型进行基坑预测,并与GM(1,1)、SVM、遗传小波神经网络进行对比。结果表明,该算法预测精度好,具有良好的稳定性,可有效地应用于基坑位移预测。     

顾及邻近点的改进PSO-SVM模型在基坑沉降预测的应用研究

针对SVM模型在基坑沉降预测领域存在参数选择困难和基于单点数据建模的缺点,建立顾及邻近点的PSO-SVM模型。采用PSO-SVM模型进行最优训练样本数量研究,结果表明短期样本的预测效果最优。将邻近点沉降变形值作为影响基坑沉降的因素引入到改进的PSO-SVM模型中,实例表明,在短期样本数据下顾及邻近点的PSO-SVM模型的拟合精度优于PSO-SVM模型,而在中长期样本条件下预测精度不佳。针对该缺点提出组合多尺度一维小波分解函数和柯西分布函数来改进顾及邻近点的PSO-SVM模型,实验结果表明,顾及邻近点的改进PSO-SVM模型可有效解决参数选择困难和单点建模的问题,适用于不同样本数量下的沉降变形预测,具有较高的预测精度。     

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