基于边坡位移监测数据的进化支持向量机预测模型研究

支持向量机方法是基于统计学习理论和结构风险最小化原则的学习方法,在回归预测方面具有良好外推能力,并且适合小样本的统计学习问题。建立支持向量机预测模型,对边坡位移进行预测计算,将预测值和实测值对比分析,验证了支持向量机预测模型较强的外推能力和预测计算的有效性。通过对边坡位移初始时序位移数据进行灰色理论的累加生成和累减生成处理,形成新的时间序列数据,在此基础上,计算出预测值,并与基于初始时间序列的支持向量机预测结果对比分析,基于新生成的时间序列数据进行预测计算结果精度明显提高。基于边坡位移监测数据构建训练样本数据集,研究了训练样本数据集的选取对预测结果的影响。对支持向量机预测模型的关键参数进行敏感度分析,并采用进化算法–微粒群算法对支持向量机模型参数加以优化,提高了预测精度。     

基于SVM的混沌时间序列预测模型应用研究

混沌时间序列预测是混沌理论的一个重要应用领域和研究热点,目前它在信号处理、自动化控制等领域中已得到了广泛的应用。本文联系支持向量机(SVM)和混沌时间序列预测的相关理论,建立基于二者的变形序列预测模型。同时,结合具体实例从变形时间序列的混沌识别、相空间重构以及预测模型的参数优化等方面探讨了模型的具体建立过程。实验结果表明,该模型的预测精度要优于BP神经网络。     

位移时序预测的APSO-WLSSVM模型及应用研究

引入改进的粒子群算法对小波核函数最小二乘支持向量机进行优化,提出了位移时间序列预测的改进粒子群优化小波最小二乘支持向量机预测模型(APSO-WLSSVM)。该模型具有小波变换的良好时、频域分辨能力和支持向量机的非线性学习能力;同时利用粒子群算法优化小波最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,从而提高了模型的预测精度。为证明该模型的优越性,将该模型与传统的高斯核函数支持向量机模型的预测结果作了对比,结果表明该模型较传统方法预测精度有了明显提高。最后将该模型用于锦屏一级水电站左岸边坡和导流洞进行变形预测,预测结果表明该方法科学可靠,在岩土体位移时序预测中具有良好的实际应用价值。     

基于时间序列支持向量回归模型的变形监测研究

论述了支持向量机的回归算法,提出了基于时间序列支持向量回归的变形预测方法,并在MATLAB 6.5中编制了相应的基于时间序列支持向量回归程序,建立了相应的基于时间序列支持向量回归模型。以实例数据讨论了基于时间序列支持向量机回归模型的预测方法。研究表明：用时间序列支持向量回归模型建立变形监测的预测模型是可行的和有效的。     

SVM在张弦桁架施工变形预测中的应用研究

在介绍支持向量机的理论基础及其在时间序列预测中应用方法的基础上,建立一种基于支持向量机的结构变形预测方法。通过在某会展中心张弦桁架实际变形数据中的应用并与AR模型预测方法进行对比,验证了基于支持向量机的结构变形预测方法的准确性和优越性,该方法有较高的预测精度,并且在预测区间较长情况下同样有效,具有较大的研究意义并可以在实际预测中应用。     

支持向量机对桥梁监测信息的预测

针对桥梁结构健康监测中长期累积的海量监测数据,利用相空间重构技术对监测信息时间序列进行重构,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法对重构后相空间中的相点进行回归,建立时间序列过去行为的有关模式,进而推断其未来发展趋势,从而为桥梁结构的在线安全预警打下基础。采用该技术对重庆市偏岩子大桥的应变、倾斜度监测变量进行预测,并与自回归移动平均(Auto Regression Moving Average,ARMA)模型的预测结果对比分析。实验结果表明:1对于桥梁监测数据,SVM的预测精度优于ARMA模型;2随着预测步数的增加,ARMA预测精度急剧下降,ARMA仅适用于短期预测,而SVM能预测的时间段更长;3SVM预测所需的建模样本量更小,预测效率更高。     

基于混沌支持向量回归机的短期空调负荷预测

提出了1种基于混沌分析和支持向量回归机的短期空调负荷预测建模方法。通过研究实际空调负荷序列的混沌特性,确定其混沌特征参数并选取支持向量回归机进行预测。支持向量机建模过程使用粒子群算法进行参数寻优。仿真结果表明,空调负荷序列具有一定的混沌特性,使用混沌支持向量机方法的预测精度比单一支持向量机法预测结果 EEP指标降低了31.4%,预测精度有了明显提升。     

基于相空间重构的公路边坡位移分形特征分析

根据高速公路边坡位移动态变化时间序列的非线性性质,利用时间序列的 Takens 相空间重构方法,由一维的单变量观测数据序列进行相空间拓展,在拓展的相空间中得出公路边坡位移动态变化时间序列的分维数,从而揭示了边坡位移动态变化的内在规律及其本质特征。     

基于混沌SVM与ARIMA的工程造价组合预测

为了解决工程造价预测的时效性问题,针对传统线性时间序列预测模型可靠性不高的缺点,引入混沌相空间重构和支持向量机技术,并将两者耦合组成一种非线性预测模型,再利用ARIMA在整体线性趋势预测方面的优越性,对非线性模型进行修正。混沌SVM和ARIMA预测构成组合模型的两个子过程,将两个子过程的预测结果综合平均即可得到最终预测结果。经实例计算,组合模型比最大Lyapunov指数、ARIMA和只将相空间重构与SVM进行耦合的方法拟合效果好,预测精度高,证明其的确具有线性趋势拟合和非线性波动拟合的双优势。     

LS-SVM变形预测在雪峰山1号隧道的运用

以沪昆高铁雪峰山1号隧道出口段为例,借助最小二乘支持向量机的反分析技术,探索该方法在大断面隧道位移反分析预测中的应用。首先雪峰山隧道的勘察设计相关资料和相关规范,通过正交设计方法获得多组参数组合,用来做数值模型的参数输入。再通过有限差分方法进行数值分析获得各组参数对应的位移信息,从中提取支持向量机的训练样本和测试样本,获得支持本隧道的向量机模型。最后以实际的拱顶监测位移值带入模型获得反演计算的围岩相关参数,并且通过数值模拟进行验证,取得了很好的效果,获得了与实际近似的数值模型,进而通过最小二乘支持向量机进行隧道拱顶变形预测分析,指导施工。     

基于时间序列与PSO-SVR耦合模型的白水河滑坡位移预测研究

 滑坡位移预测模型的选择及其参数的选取是滑坡位移预测中至关重要的2个问题,以往的模型在预测滑坡位移时具有诸多的限制和不足。以三峡库区白水河滑坡为研究对象,基于时间序列分析方法,分离提取出滑坡趋势性位移与周期性位移。前者主要受控于滑坡的内部因素(物质组成、地质构造、地形地貌等),可用最小二乘法对其进行多项式拟合并预测;后者是由外部影响因素(季节性降雨、库水位变动等)导致,取当月降雨量、双月降雨量、库水位高程、月间库水位变化量、双月库水位变化量和年间累计位移增量作为周期性位移的影响因子,提出采用可优化选参的粒子群优化算法(PSO)与支持向量机回归(SVR)相结合的方法对其进行预测;将各分位移预测值叠加得到累计位移预测值。运用多种方法进行分析对比,结果表明,基于时间序列与PSO-SVR耦合模型的滑坡位移预测精度要明显高于BP神经网络模型、网格搜索法优化的支持向量机模型(GS),其在滑坡位移预测中具有一定的理论基础和良好的应用前景。     

非线性位移时间序列预测的进化-支持向量机方法及应用

提出了一种新的岩土结构位移预测的进化支持向量机方法,用遗传算法来搜索支持向量机的参数和核函数,避免了人为选择参数的盲目性,同时提高了支持向量机的推广预测能力;利用这种非线性智能预测方法,滚动预测施工位移变形量,以便及时调整和优化施工步序,维护岩土结构的稳定性。将该方法用于卧龙寺边坡变形、三峡永船闸边坡变形预测,结果表明,该方法具有科学可靠、实时性的优点,具有广泛的应用前景。     

基坑工程变形预报的新方法

本文将进化支持向量机方法应用到基坑工程的变形研究中,提出了基坑变形预报的进化支持向量机方法,该方法用遗传算法来搜索支持向量机的参数和核函数,用支持向量机来表示变形时间序列之间的映射关系,进而对未来的变形进行预报;利用这种非线性预测方法,可以实时预测变形量,对信息化施工具有重要的意义.将该方法应用于某基坑的沉降预测中,得到了满意的结果,利用该结果可以指导施工,并且该方法具有科学可靠、实时性的优点,具有广泛的应用前景.     

支持向量机在隧道围岩变形预测中的应用

将支持向量机应用于隧道围岩变形的预测中,将围岩变形看作一个非线性变形序列,然后采用时间序列分析技术,用支持向量机建立非线性变形序列之间的映射关系,进而对未来的变形进行预测。结果表明,该方法是科学可行的,并且具有简单、方便、实时等特点。     

考虑多因素的深基坑轴力支持向量机时间序列预测研究

为了研究沈阳管廊工程中深基坑钢支撑轴力的变化规律及其与地下水位、天气温度等因素之间的关系,采用最小二乘支持向量机为计算手段,将轴力变化看作一个非线性变形序列并通过向量机建立不同因素与轴力值之间的映射规律,最终依据时间序列,采用改进的单步滚动预测法对未来的轴力变化趋势进行预测。结果表明,该方法可准确描述不同因素之间的非线性关系,适用于沈阳管廊工程的深基坑轴力预测计算。     

基于诱发因素响应与支持向量机的阶跃式滑坡位移预测

受库水位周期性调度和降雨的影响,三峡库区部分滑坡的位移变形呈台阶状。针对滑坡的这种变形特征,提出一种基于诱发因素响应分析的进化支持向量机位移预测模型:应用移动平均法将滑坡总位移分解为趋势项位移和周期项位移,趋势项位移变化受坡体地质条件控制,应用多项式函数进行预测;周期性位移变化受诱发因素联合控制,选取变形主导因素作为影响因子建立进化支持向量机模型进行预测;将分项位移预测值叠加即为总位移预测值。以库区典型阶跃式滑坡——八字门滑坡为例,应用进化支持向量机模型进行预测研究。结果表明:诱发因素响应分析是滑坡位移预测的关键;基于诱发因素响应的进化支持向量机耦合模型在阶跃式变形期有较好的预测效果,是一种行之有效的阶跃式滑坡位移预测方法。     

基于进化—支持向量机的地下洞室可靠性分析

将地下洞室围岩测线的相对位移值及相对位移极限值分别作为施与结构的应力和结构自身强度,从而构造地下洞室可靠性分析的功能函数显式表达式。使用数值方法计算符合概型分布的不同岩体物理力学参数条件下的相对位移值并将其作为训练样本,采用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子及核参数,用优化得到的支持向量机进行相对位移值的预测,最后利用系统可靠度理论及网络概率估算技术(PNET法)求解地下洞室开挖可靠度。以锦屏一级水电站主变室为例,尝试采用上述方法对各层开挖的可靠性进行分析,结果表明:第一层开挖可靠度最低,随着开挖的进行,系统可靠度逐渐升高,最终趋于一个稳定状态。     

冲击地压预测的PSO-SVM模型

冲击地压是一种复杂的非线性动力学现象,其发生机制非常复杂,而在监测数据的基础上对其进行分析预测,是冲击地压的一个重要研究方法,但是采用传统的数学力学方法很难表达冲击地压与其影响因素之间的复杂非线性关系,其中采用时间序列进行预测是一个重要的研究方向。针对这一问题,将冲击地压看作一时间序列过程,采用支持向量机建立冲击地压序列之间的非线性关系;同时,考虑到支持向量机参数对预测效果的影响,采用微粒群算法对支持向量机参数进行优化选择,从而提出冲击地压预测的PSO-SVM模型,提高支持向量机的推广预测能力,并对一具体算例进行研究分析。研究结果表明,该方法是科学可行的,并具有很好的精度。     

基于最小二乘支持向量机的大坝力学参数反演

针对大坝力学参数和坝体位移间复杂的非线性关系,将最小二乘支持向量机应用于大坝力学参数的位移反演中。首先利用有限元模型得到最小二乘支持向量机的训练样本,建立坝体位移水压分量相对值和力学参数间复杂的非线性关系,同时利用偏最小二乘回归模型分离出实测坝体位移的水压分量相对值,并将其输入到训练好的最小二乘支持向量机模型,即可得到大坝力学参数的反演值。以某混凝土重力拱坝为例,采用最小二乘支持向量机反演了坝体弹性模量、岩体变形模量以及主要断层的弹性模量,经过比较分析发现,该方法是可行的。     

演化追踪法优化相空间的SVM供水量预测模型

相空间重构的支持向量机预测模型应用十分广泛,在城市供水量预测方面也占据着重要地位,传统的预测模型趋向于将重构的相空间整体带入,这样可能存在引入无效相点从而影响预测精度的问题,基于此将演化追踪法引入相空间重构的预测模型对有效相点进行筛选,优化预测模型的训练样本,达到提高预测精度目的。利用MATLAB编程软件将演化追踪法用于城市供水量的预测,预测结果的平均绝对误差由0.52%降低到了0.29%,证明了演化追踪法的可利用性与有效性。