【摘 要】
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为提高基坑变形预测精度及合理评价基坑所处的安全状态,提出以支持向量机、极限学习机和GM(1,1)模型为单项预测模型,构建定权法、非定权法确定组合权值的组合预测模型,并利用
【基金项目】
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陕西铁路工程职业技术学院科学研究课题(KY2018-88)
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为提高基坑变形预测精度及合理评价基坑所处的安全状态,提出以支持向量机、极限学习机和GM(1,1)模型为单项预测模型,构建定权法、非定权法确定组合权值的组合预测模型,并利用累计变形量与变形控制值构建基坑变形的安全性评价指标,以判断基坑所处的安全状态,且采用重标极差法分析基坑安全性的发展趋势。实例分析表明:1)组合预测较单项预测具有更高的预测精度,且能有效降低预测风险,增加预测结果的稳定性; 2)非定权组合的预测精度要略优于定权组合的预测精度,且以BP神经网络权值法的组合效果最优; 3)通过对某基坑的安全性分析,得知该基坑处于危险阶段,需采取必要的安全措施,且预测结果与安全分析结果一致,验证了预测方法和安全性评价方法 2种分析方法的有效性和准确性。
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