基于改进C-C方法相空间重构和LS-SVM的隧道拱顶沉降预测模型

发布时间：2018-01-05 06:06

本文关键词：基于改进C-C方法相空间重构和LS-SVM的隧道拱顶沉降预测模型　出处：《数学的实践与认识》2014年20期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在地铁工程的设计、施工、工后沉降控制过程中,拱顶下沉监测值是反映地下工程结构安全和稳定的重要数据.针对常用的地铁拱顶沉降测模型只能做短期预测,精度不高,且需要一些土的本构参数的问题,将相空间重构、最小二乘支持向量机理论相耦合,建立基于改进C-C方法相空间重构和最小二乘支持向量机的地铁隧洞拱顶沉降混沌时间序列预测模型.经实例演算,模型比传统C-C方法相空间重构、基于最大Lyapunov指数的混沌预测模型、人工神经网络模型拟合效果好,预测精度高.
[Abstract]:In the subway engineering design, construction, post-construction settlement control process. The monitoring value of vault subsidence is an important data to reflect the safety and stability of underground engineering structure. Aiming at the commonly used subway dome settlement measurement model, it can only make short-term prediction, the accuracy is not high, and some constitutive parameters of soil are needed. The theory of least squares support vector machine is coupled with phase space reconstruction. Based on the improved C-C method and the least square support vector machine (LS-SVM), a chaotic time series prediction model of subway tunnel dome settlement is established. The model is compared with the traditional C-C method. Based on the maximum Lyapunov exponent, the artificial neural network model has good fitting effect and high prediction accuracy.
【作者单位】：中国地质大学(武汉)工程学院;中国地质大学(武汉)经济管理学院;
【基金】：石油储层识别软计算与硬计算融合的理论与方法研究(国家自然科学基金)
【分类号】：U456.3
【正文快照】： 1引言拱顶下沉监测值是反映地下工程结构安全和稳定的重要数据,是围护与支护系统力学形态变化的最直接、最明显反映.目前,隧道拱顶沉降预测一般有两种模型,一种是基于开挖环境岩土的一些本构参数,用本构函数或是模拟软件进行模拟,如张顶立等⑴利用FLAC-3D软件对深圳地铁科学馆

【参考文献】

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【共引文献】

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