本文關(guān)鍵詞：支持向量機優(yōu)化組合模型在基坑變形預(yù)測中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 灰色系統(tǒng) 粒子群支持向量機 改進粒子群算法 組合模型 預(yù)測精度

【摘要】：隨著城市的高速發(fā)展,深基坑工程也越來越多,為確保其施工安全,基坑變形監(jiān)測與分析顯得尤為重要。由于許多基坑開挖在人流較多、商業(yè)密集、承受荷載較大的區(qū)域,對其采取實時有效地監(jiān)測,分析基坑以及周圍建筑物的安全性能,并做出及時地預(yù)報,是避免事故發(fā)生的重要手段。而對基坑進行變形監(jiān)測時,由于監(jiān)測數(shù)據(jù)受地下水位、深層水平位移、側(cè)土壓力、溫度等一系列不確定性因素的影響,并且這些因素存在著隨機性以及相互間的復(fù)雜性,致使傳統(tǒng)的模型已無法用確切的數(shù)學(xué)公式來描述基坑沉降量與這些因素間的定量關(guān)系。由于受條件限制,有時很難完整并精確的獲取這些因素信息,因而采集的數(shù)據(jù)信息是較為匱乏且噪聲誤差影響較大。這種情況下,建立深基坑變形預(yù)測方面的組合變形分析與預(yù)報模型,來提高深基坑變形預(yù)測的精度已成為一個重要的課題。本文通過引入改進GM(1,1)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最小二乘支持向量機(LSSVM)、粒子群優(yōu)化算法(PSO)及其改進算法,結(jié)合地鐵站基坑工程,對不同組合模型進行分析比較。本文研究內(nèi)容有:(1)論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色系統(tǒng)的基本理論。分析了GM(1,1)模型的改進方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模機理、徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、初值修正改進法的公式推導(dǎo),結(jié)合各模型的優(yōu)缺點,探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及灰色系統(tǒng)的組合類型(串聯(lián)式、并聯(lián)式),并對各種組合方式的建模流程進行了詳細論述,建立改進GM(1,1)灰色預(yù)測和徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合模型(簡稱GM-RBF殘差修正模型)。通過工程算例對該組合模型的可行性進行了分析,得出了組合模型是可行的且精度高于單一GM(1,1)模型及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)論。(2)研究了LSSVM、PSO算法以及改進算法的基本理論。通過分析表明,LSSVM建模受懲罰因子c、核函數(shù)寬度系數(shù)?的影響較大,以及PSO算法存在著自身的缺陷。探討了PSO算法的改進策略,主要介紹了調(diào)整慣性權(quán)重、收縮因子兩種改進方案,結(jié)合改進后的PSO算法,建立基于混沌粒子群優(yōu)化算法(CPSO)的LSSVM優(yōu)化組合模型(簡稱CPSO-LSSVM)。通過實例分析,得到CPSO-LSSVM優(yōu)化組合模型預(yù)測精度高于單一LSSVM模型的結(jié)論。(3)建立CPSO-LSSVM優(yōu)化組合模型與GM-RBF殘差修正模型的組合,即基于CPSO-LSSVM的GM-RBF殘差修正組合模型,通過實例對該組合模型應(yīng)用效果進行分析與討論。然后將該模型應(yīng)用于深基坑監(jiān)測中,結(jié)果表明基于CPSO-LSSVM的GM-RBF殘差修正組合模型對基坑變形預(yù)測的結(jié)果與改進的GM(1,1)、LSSVM以及CPSO-LSSVM模型結(jié)果相比,預(yù)測精度有顯著提高。
【關(guān)鍵詞】：灰色系統(tǒng) 粒子群支持向量機 改進粒子群算法 組合模型 預(yù)測精度
【學(xué)位授予單位】：桂林理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU753;TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 基坑變形預(yù)測方法的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 第2章 基坑變形預(yù)測的基本原理概述15-25
• 2.1 剔除粗差及插補15-18
• 2.1.1 粗差15-16
• 2.1.2 探測粗差16-17
• 2.1.3 剔除粗差并插補17-18
• 2.2 RLG降噪理論18-20
• 2.2.1 小波去噪原理18-19
• 2.2.2 卡爾曼濾波原理19-20
• 2.2.3 RLG降噪方法建立20
• 2.3 本文所涉及模型的基本概述20-24
• 2.3.1 灰色系統(tǒng)20-21
• 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述21-22
• 2.3.3 支持向量機理論概述22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于GM(1,1)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差修正組合模型25-50
• 3.1 GM(1,1)的 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差修正組合模型概述25-35
• 3.1.1 GM(1,1)模型25-30
• 3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-35
• 3.2 灰色理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型分類35-43
• 3.2.1 串聯(lián)式組合模型35-37
• 3.2.2 并聯(lián)式組合模型37-43
• 3.3 GM-RBF殘差修正串聯(lián)式組合模型建立43-47
• 3.3.1 建模合理性分析43-44
• 3.3.2 建模的必要性44
• 3.3.3 模型建立44-46
• 3.3.4 模型精度評定46
• 3.3.5 GM-RBF殘差修正組合模優(yōu)勢以及特點46-47
• 3.4 實例分析47-49
• 3.5 本章總結(jié)49-50
• 第4章 最小二乘支持向量機優(yōu)化模型50-68
• 4.1 最小二乘支持向量機50-55
• 4.1.1 回歸型支持向量機50-52
• 4.1.2 最小二乘支持向量機理論52-53
• 4.1.3 LSSVM建模53-54
• 4.1.4 LSSVM的優(yōu)點54-55
• 4.2 PSO理論55-58
• 4.2.1 PSO算法概述55-56
• 4.2.2 PSO算法原理56-57
• 4.2.3 PSO算法實現(xiàn)步驟57-58
• 4.3 PSO算法的改進策略58-60
• 4.3.1 PSO算法面臨的問題58
• 4.3.2 PSO算法幾種改進策略58-60
• 4.4 基于改進的PSO優(yōu)化LSSVM模型60-63
• 4.4.1 模型建立60-61
• 4.4.2 改進的PSO優(yōu)化LSSVM可行性分析61-63
• 4.5 基于LSSVM的GM-RBF殘差補償組合模型63-67
• 4.5.1 GM(1,1)殘差模型63-64
• 4.5.2 LSSVM的GM-RBF殘差補償組合模型64-65
• 4.5.3 實例分析65-67
• 4.6 本章小結(jié)67-68
• 第5章 組合模型在基坑變形預(yù)測中的應(yīng)用68-79
• 5.1 工程概況68-69
• 5.2 組合模型預(yù)報結(jié)果對比分析69-78
• 5.2.1 組合模型與傳統(tǒng)單一模型預(yù)測對比分析69-74
• 5.2.2 各組合模型預(yù)測對比分析74-78
• 5.3 本章小結(jié)78-79
• 第6章 結(jié)論與展望79-81
• 6.1 主要工作及總結(jié)79-80
• 6.2 展望80-81
• 參考文獻81-85
• 申請學(xué)位期間的研究成果及發(fā)表學(xué)術(shù)論文85-87
• 致謝87

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本文編號：750371