基坑变形在数据滤波处理条件下的组合预测研究

为合理评价基坑施工过程的变形规律,以其变形监测成果为基础,先通过双树复小波实现其变形数据的滤波处理,再通过GWO-RVM模型、Arima模型及混沌理论实现其分项组合预测。实例分析表明,双树复小波可将基坑变形数据有效分解为趋势项分量和误差项分量,并通过模型参数优化处理,可进一步提高分解效果,较传统小波具有更强的滤波能力;同时,各类分项预测模型在不同变形分量中的适用性也较强,所得组合预测结果的平均相对误差在2%左右,明显优于传统预测模型,验证了组合预测思路在基坑变形预测中的适用性,为基坑变形发展规律研究提供了一种新的思路。