基于優(yōu)化支持向量機-混沌BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑變形預(yù)測研究

摘要：為解決基坑變形預(yù)測精度低的問題,采用小波去噪分離基坑變形的趨勢項及誤差項序列,并利用多種優(yōu)化的支持向量機對趨勢項序列進(jìn)行預(yù)測,采用混沌BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對誤差項序列進(jìn)行預(yù)測,將兩者預(yù)測結(jié)果進(jìn)行疊加即得到變形預(yù)測值,且可根據(jù)后期監(jiān)測數(shù)據(jù)的更新,實時增加數(shù)據(jù)信息,達(dá)到跟蹤預(yù)測的目的。經(jīng)過3個實例檢驗,得出小波函數(shù)的去噪效果相對較優(yōu),且預(yù)測結(jié)果的相對誤差均值均小于2%,驗證了優(yōu)化支持向量機-混沌BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性,且該模型具有預(yù)測精度高、適用性強等優(yōu)點,對掌握基坑變形的發(fā)展趨勢及評價基坑的穩(wěn)定性具有重要意義。