基坑变形在数据滤波处理条件下的组合预测研究
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。
Abstract:In order to evaluate the deformation law of foundation pit construction process reasonably, based on the deformation monitoring results, the filtering of deformation data was realized by double tree complex wavelet, and then the sub-combination prediction was realized by GWO RVM model, ARIMA model and chaos theory. The analysis of the example shows that the deformation data of foundation pit can be effectively decomposed into trend and error components by double tree complex wavelet. The decomposition effect can be further improved by optimizing the model parameters, which is more powerful than traditional wavelet. At the same time, the applicability of various sub item prediction models in different deformation components is also strong. The average relative error of the combined prediction results is about 2%, which is obviously better than the traditional prediction model. It verifies the applicability of the combined prediction method in the deformation prediction of foundation pit, and provides a new way for the research of deformation development law of foundation pit.
中文标题：
基坑变形在数据滤波处理条件下的组合预测研究
Combined Prediction of Foundation Pit Deformation under the Condition of Data Filtering
作者：
韩国锋
Han Guofeng
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
通讯地址：
陕西能源职业技术学院，陕西咸阳 712000
ShaanxiEnergyInstitute,Xianyang712000,Shaanxi,China
中图分类号:TU 196
doi:10.3969/j.issn.1007-2993.2023.04.003
出版物：岩土工程技术
收稿日期:2022-03-30
刊出日期:2023-08-08
关键词:基坑变形,滤波处理,混沌理论,变形预测,变形规律
Key words:foundation pit deformation,filtering processing,chaos theory,deformation prediction,deformation law
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参考文献：
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