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基坑变形在数据滤波处理条件下的组合预测研究

韩国锋

韩国锋. 基坑变形在数据滤波处理条件下的组合预测研究[J]. 岩土工程技术, 2023, 37(4): 392-396. doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2023.04.003
引用本文: 韩国锋. 基坑变形在数据滤波处理条件下的组合预测研究[J]. 岩土工程技术, 2023, 37(4): 392-396. doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2023.04.003
Han Guofeng. Combined Prediction of Foundation Pit Deformation under the Condition of Data Filtering[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2023, 37(4): 392-396. doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2023.04.003
Citation: Han Guofeng. Combined Prediction of Foundation Pit Deformation under the Condition of Data Filtering[J]. GEOTECHNICAL ENGINEERING TECHNIQUE, 2023, 37(4): 392-396. doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2023.04.003

基坑变形在数据滤波处理条件下的组合预测研究

doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2023.04.003
详细信息
    作者简介:

    韩国锋,男,1982年生,陕西延安人,硕士,讲师,研究方向为安全生产管理,建筑工程安全管理。E-mail:hgf00118@163.com

  • 中图分类号: TU 196

Combined Prediction of Foundation Pit Deformation under the Condition of Data Filtering

  • 摘要: 为合理评价基坑施工过程的变形规律,以其变形监测成果为基础,先通过双树复小波实现其变形数据的滤波处理,再通过GWO-RVM模型、Arima模型及混沌理论实现其分项组合预测。实例分析表明,双树复小波可将基坑变形数据有效分解为趋势项分量和误差项分量,并通过模型参数优化处理,可进一步提高分解效果,较传统小波具有更强的滤波能力;同时,各类分项预测模型在不同变形分量中的适用性也较强,所得组合预测结果的平均相对误差在2%左右,明显优于传统预测模型,验证了组合预测思路在基坑变形预测中的适用性,为基坑变形发展规律研究提供了一种新的思路。

     

  • 图  1  灰狼优化算法的优化步骤

    图  2  基坑变形位移–时间曲线

    表  1  不同小波的滤波处理结果

    传统小波的数据滤波处理结果双树复小波的数据滤波处理结果
    db小波评价
    指标c
    sym小波评价
    指标c
    双树复小波评价指标c
    db32.172sym32.1872.637
    db62.205sym62.225
    db92.287sym92.302
    平均值2.2212.2382.637
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    表  2  沉降变形的趋势项分量预测结果

    监测
    周期/d
    趋势项
    /mm
    RVM模型预测结果GAO-RVM模型预测结果
    预测值/mm相对
    误差/%
    预测值/mm相对
    误差/%
    2614.3714.022.4714.072.06
    2714.4914.142.4114.182.11
    2814.9614.592.5014.671.94
    2915.0714.712.3914.772.02
    3015.1414.782.3614.841.97
    2.43(平均)2.02(平均)
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    表  3  周期项分量的预测结果

    监测周期/d周期项/mm预测值/mm预测误差/mm
    260.850.720.13
    271.331.130.20
    280.980.870.11
    291.050.840.21
    301.040.870.17
    0.16(平均)
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    表  4  沉降变形的最终预测结果

    监测周期/d沉降值/mm分项预测结果组合预测结果
    趋势项预测值/mm周期项预测值/mm随机项项预测值/mm最终预测值/mm相对误差/%
    2615.2214.070.720.1414.931.89
    2715.8214.181.130.2015.521.92
    2815.9414.670.870.0815.622.02
    2916.1214.770.840.2015.801.96
    3016.1814.840.870.1515.861.97
    3114.890.970.0915.95
    3214.970.990.1016.06
    3315.040.930.1416.11
    3415.090.940.1316.16
    1.95(平均)
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    表  5  侧向位移的最终预测结果

    监测周期/d侧向位移值/mm预测值/mm预测误差/mm相对误差/%
    2621.8421.390.452.04
    2722.1621.740.421.89
    2823.2822.790.492.10
    2924.4223.950.471.94
    3025.0124.510.501.98
    3124.83
    3225.40
    3325.78
    3426.02
    1.99(平均)
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  • 收稿日期:  2022-03-30
  • 刊出日期:  2023-08-08

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