【摘 要】
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基坑变形监测与灾害预警分析是防范基坑事故发生的重要的手段,而如何准确预测基坑变形又是基坑工程的一个难点.本文在对线性特征数据处理具有优势的自回归移动平均模型(ARIMA
【机 构】
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厦门大学建筑与土木工程学院厦门361005厦门大学建筑与土木工程学院厦门361005;中铁二十四局集团福建公司福州350013
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基坑变形监测与灾害预警分析是防范基坑事故发生的重要的手段,而如何准确预测基坑变形又是基坑工程的一个难点.本文在对线性特征数据处理具有优势的自回归移动平均模型(ARIMA)的基础上,与对非线性特征数据处理有优势的支持向量机(SVM)模型组合,建立了ARIMA-SVM组合模型;采用ARIMA模型对原始数据进行预测,再对该模型预测所产生的残差用SVM模型进行预测,将两部分预测值叠加便得到最终的预测值;最后,以地铁车站深基坑工程监测为案例,将建立的组合模型应用于该基坑的围护桩深层水平位移预测分析.结果表明,与单一的ARIMA模型对比组合模型预测结果与实际监测数据的误差较小且有更高的预测精度,说明该模型适合对该基坑工程的围护桩深层水平位移进行预测,对基坑的安全施工具有实际应用价值.
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