基于小波智能模型的地铁车站基坑变形时序预测分析

软土地区的地铁车站基坑工程,因其地质条件和施工环境复杂,施工过程受到施工自身及诸多外界因素的干扰,其变形真实数据难以获取,无法准确判定基坑后期变形,施工事故风险控制难度大,极大影响着基坑工程自身及其周边环境安全。基于小波变换和Elman网络的数据分析与动态预测原理,构建一种小波智能的基坑变形时序预测模型(简称WEPM),应用于武汉地铁车站基坑工程预测,通过不断地对历史实测数据进行小波分解去噪,提取基坑变形真实数据,利用小波智能模型实现基坑变形的超前滚动式预测。分析结果表明,提出的小波网络预测模型具有泛化能力强、预测精度高的特点,能对不同条件下基坑变形进行时序预测分析,该模型可为未来武汉基坑工程的变形预测、施工安全与施工事故防范提供依据。