基于emd和ls-svm的复合地基沉降预测

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1、第２３卷第１１期中国矿业Ｖｏｌ．２３，Ｎｏ．１１２０１４年１１月ＣＨＩＮＡＭＩＮＩＮＧＭＡＧＡＺＩＮＥＮｏｖ．２０１４基于ＥＭＤ和ＬＳ－ＳＶＭ的复合地基沉降预测张丽华１，刘海波１，郭金鑫２（１．华北科技学院建筑工程学院，河北三河０６５２０１；２．中基发展建设工程有限责任公司，北京１０１３００）摘要：针对复合地基沉降量时间序列呈现出的非线性、非平稳、多尺度的特点，提出了一种结合经验模式分解（ＥＭＤ）和最小二乘支持向量机（ＬＳ－ＳＶＭ）的复合地基沉降量预测模型。通过ＥＭＤ分解，将原始观测数据沉降量的非平稳序列分解为若干不同尺度的平稳ＩＭＦ（固有模态分量）分量，应用

2、ＬＳ－ＳＶＭ对各ＩＭＦ分量分别进行预测，然后再组合得到复合地基沉降数据的预测结果。结合工程实例进行了实际应用，该方法不仅能够获得较高的预测精度，还能够反映原始沉降量数据的突变性，表明此方法具有推广价值。关键词：复合地基；沉降预测；ＥＭＤ（经验模式分解）；ＬＳ－ＳＶＭ（最小二乘支持向量机）；组合预测中图分类号：ＴＵ４７文献标识码：Ａ文章编号：１００４－４０５１（２０１４）１１－０１４１－０４ＴｈｅｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｏｓｉｔｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＥＭＤａｎｄＬＳ－ＳＶＭ１，ＬＩＵＨａｉ－ｂｏ１，ＧＵＯＪｉｎ－ｘｉｎ２

3、ＺＨＡＮＧＬｉ－ｕａ（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓａｎｈｅ０６５２０１，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｈｉｎａＳｏｌｉｂａｓｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１３００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏａｓｅｒｉｅｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｓｕｃｈａｓｎｏｎｌｉｎｅａｒ，ｎｏｎ－ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ，ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅｅｘｈｉｂｉｔｅｄｆｒｏｍｃｏｍｐｏｓｉｔｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｔｉｍｅｓ

4、ｅｑｕｅｎｃｅｓ，ａｃｏｍｐｏｓｉｔｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ｃｏｍｂｉｎｅｄｏｆｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＥＭＤ）ａｎｄｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＬＳ－ＳＶＭ），ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＢｙＥＭＤｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｎｏｎ－ｓｔａｔｉｏｎａｒｙｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｏｒｉｇｉｎａｔｉｎｇｆｒｏｍｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｌｄａｔａｉｓｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｍｅｎｓｉｏｎ

5、ｓｓｍｏｏｔｈＩＭＦ（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃｍｏｄｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ）ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ｏｆｗｈｉｃｈｅａｃｈｉｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙｔｈｅＬＳ－ＳＶＭ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｅｖｅｎｔｕａｌｌｙｃｏｍｂｉｎｅｔｈｏｓｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｔｏｒｅａｃｈｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｒｅｓｕｌｔｓａｂｏｕｔｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｄａｔａｓｅｑｕｅｎｃｅ．Ｖｅｒｉｆｉｅｄｉｎｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｏｂｔａｉｎｈｉｇｈｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒ

6、ａｃｙ，ｂｕｔｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｍｕｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｄａｔａ，ｂｏｔｈｏｆｔｈｅｔｗｏｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｏｆｐｒｏｍｏｔｉｏｎａｌｖａｌｕｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ；ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ＥＭＤ；ＬＳ－ＳＶＭ；ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔ［１－３］近年来对高层建筑物复合地基沉降预测的研究预测初期沉降量误差较大。时间序列预测模型［４－６］文献很多，其原因主要是复合地基沉降计算的相关适用于短期预测，长期预测精度不高；灰色预测

7、［７－９］理论尚不够成熟。因此，基于施工阶段的复合地基模型对随机扰动因素的影响预测精度不高、；神沉降观测数据，应用各种预测模型对复合地基的最经网络预测模型需要足够的有效数据训练样本，神［１０－１１］终沉降进行预测，对高层建筑物的安全稳定控制具经网络层次结构选择影响预测精度；支持向量有重要的作用和意义。对沉降曲线进行拟合方法常机预测模型在小样本数据预测方面具有优势，但如［１２－１３］用的有双曲线法和指数曲线法，这类模型方法存在何构造样本数据对预测精度影响很大。不足之处，如双曲线法预测的数值偏于保守、指数法考虑到复合地基沉降数据的特点，只用单一的预测模型不能准确地

8、预测复合地基全过程沉降数据变化的规律。