基于IAO-LSSVM模型的基坑周围建筑物沉降预测: 以深圳华强南站地铁基坑为例 |
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引用本文: | 贾磊,贾世济,高帅.基于IAO-LSSVM模型的基坑周围建筑物沉降预测: 以深圳华强南站地铁基坑为例[J].科学技术与工程,2024,24(7):2885-2892. |
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作者姓名: | 贾磊 贾世济 高帅 |
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作者单位: | 河北地质大学城市地质与工程学院 |
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基金项目: | 河北省教育厅高等学校自然科学研究重点项目(ZD2019026) |
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摘 要: | 针对当前基坑开挖引发建筑物沉降预测模型存在精度不足、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于改进天鹰算法(IAO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的建筑物沉降预测模型。利用Tent混沌映射提高天鹰算法的种群多样性水平,再通过自适应权重强化算法的全阶段寻优能力;引入IAO算法优化LSSVM的正则化参数和核函数宽度,构建基于IAO-LSSVM的建筑物沉降预测模型,并将该预测模型在深圳华强南某地铁基坑工程中进行了验证。结果表明:该沉降预测模型相比于传统预测模型精度更高、收敛更快、跳出局部最优域的能力强;该模型预测值与实际沉降监测值吻合度较高,其误差在5 %左右,更适合预测城市中地铁基坑开挖引起的周围建筑物沉降。
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关 键 词: | 建筑物沉降预测 Tent混沌映射 自适应权重 改进天鹰算法 最小二乘支持向量机 |
收稿时间: | 2023/4/27 0:00:00 |
修稿时间: | 2023/11/23 0:00:00 |
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