基于LSSVM-ARMA模型的复合地基沉降时间序列预测
复合地基工后沉降对于建筑物的设计和安全具有重要意义,针对进行长期沉降观测检验需要耗费较多资源的问题,提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)和ARMA模型的地基沉降时间序列预测方法.利用小波变换将地基沉降实测序列分解重构为趋势时间序列和随机时间序列,并分别建立PSO-LSSVM模型和ARMA模型对2个子序列进行预测分析,最后将其预测值求和作为最终预测结果.将该方法用于新疆某项目的复合地基工后沉降预测,利用工程前期实测数据建模预测后期沉降量,取得了令人满意的结果.
地基沉降、时间序列预测、小波变换、PSO-LSSVM、ARMA
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TP27(自动化技术及设备)
地区科学基金项目资助51168021
2016-05-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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