基于PSO-SVM桥梁基础群桩轴力预测.pdf

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1、黄伟杰等：基于PSO-SVM桥梁基础群桩轴力预测·冻土与地基基础·基于PSO—SVM桥梁基础群桩轴力预测黄伟杰，陈志坚，俞俊平，余世元(河海大学地球科学与工程学院。南京210098)【摘要】由于大型深水群桩基础受到复杂的环境影响，其基桩轴力的变化与环境因素之间呈现复杂非线性关系。本文利用支持向量机模型，对苏通大桥群桩基础轴力实测数据进行分析，为了避免人为选择支持向量机模型参数的盲目性，采用了粒子群算法(PSO)寻找最优参数，由此建立了PSO—SVM模型。为了方便对比，建立了传统SVM与RBF神经网络预测

2、模型，利用PSO—SVM、SVM、RBF三种模型对受力情况不同的四根监测桩进行轴力预测，分别对比了三种模型在不同桩的预测结果。研究表明，与传统SVM、RBF的预测结果相比，PSO—SVM模型预测精度更高，在轴力变化不同的四根桩上预测都很稳健，具有更强的泛化能力，在大型深水群桩基础轴力预测中具有一定的工程应用价值。【关键词】支持向量机；深水群桩基础；粒子群算法；轴力预测【中图分类号JTU473．1【文献标识码】B【文章编号】1001—6864(2014)l0—0095—03近年来，随着我国交通公路网的建设

3、事业El益发用这三项影响因素来综合预测群桩基础轴力的变化。展，大型过江桥梁在完善国家公路运输网建设中也开支持向量机中的惩罚函数c和K(x，xj)核函数中始占据越来越重要的地位。但是由于深水群桩基础参数直接影响模型的预测准确度】，本文利用粒子轴力在水温、潮位、风荷载等复杂环境因素的影响机群算法对参数C和，，进行寻优，具体步骤如下：理不明晰，其理论研究相对滞后，特别是群桩基础的(1)根据苏通大桥群桩基础相关监测数据，进群桩效应、桩一土相互作用、荷载传递特征等方面一行归一化处理，确定历史步数P和预测步数m，建

4、立学直是工程界关注的重点与难点。在超大型深水群桩习样本和测试样本。基础的原型监测数据预测方面，尤其是粒子群优化支(2)对系统初始化设置，包括种群规模f、迭代持向量机(PSO—SVM)用于桩基础轴力预测方面，相次数，通过随机函数产生一组粒子的初始位置和初关的研究成果却很罕见。始速度。同时确定待优化参数c和的取值范围。本文在分析苏通大桥运营期监测数据的基础上，(3)建立PSO—SVM模型，设每个粒子的适应考虑影响深水群桩基础轴力变化的环境影响因素，利度值为)，其中i=1，2，⋯，z，并且将其与粒子自身用支持

5、向量机(SVM)进行回归预测，同时引入粒子群最优值，(pbest)比较，若)<厂(pbest)，则用取代算法(PSO)对模型参数进行寻优，建立多因素粒子群前一轮的pbest。适应度值函数为：优化支持向量机PSO—SVM模型，并与实测基桩轴力1lIf一，l值进行误差对比，以验证该模型在大型群桩基础轴力f(x)=÷∑(1)‘1，f预测的实际应用效果。并且，还建立了传统SVM预测式中，Y表示第i个样本的实测值表示第i个模型与RBF径向基型人工神经网络预测模型，对这三样本的预测值。种基桩轴力预测方法进行了精度对

6、比。(4)将每个粒子的最优适应度值)与所有1多因素PsO—SVM预测模型的构建粒子的最优适应度值f(gbest)进行比较，若f()<，支持向量机是由Vapnik⋯提出的一种机器学习(gbest)，则用代替群体最优位置gbest。法，此方法已经被运用于材料性能预测、边坡稳1定性评价J、气候预测模型建立等方面。因为SVM的(5)判断迭代次数或适应度值是否满足条件，参数对算法推广泛化能力和计算效率有很大影响。若不满足，根据式(9)、(10)更新粒子的速度和位置，如果人为确定的话，具有很大的盲目性。因此，本1文

7、同时更新惯性权重，返回第(3)步；若满足，结束寻利用粒子群算法对两参数进行搜索，寻找最优参数。优，该粒子个体即为最优的参数C和。具体优化算法参见文献5，本文不再累述。(6)利用优化的参数C和建立支持向量机模在PSO—SVM预测模型构建中，考虑了影响桩基型，对同一根桩相同断面的轴力进行预测。础轴力的水温、索塔顶风速、长江潮位等环境因素，利2工程应用[基金项目】国家“十一五”科技支撑资助项目(2006BAG04B05)；973资助项目(2002CB412707)低温建筑技术2014年第1O期(总第196期)

8、(1)工程概况。苏通大桥位于南通市和苏州市部分训练组数据以及完整预测组数据如表1所示。之间，大桥主塔主4墩(北主墩)和主5墩(南主墩)均苏通大桥位于宽阔、水深达30—40m的长江口强采用131根直径为2．8m(上段)／2．5m(下段)的大直潮汐河段，潮位变化较大，由于索塔承台为哑铃型大径、超长、变径钻孔灌注桩基础，塔墩基础为迄今世界体积混凝土结构，水位涨落产生的浮力对基桩受力影最大规模的桥梁超大型群桩基础。由于桩基础处于响非常明显，所以潮位