小波分析与ε-SVR在隧道围岩位移预测中的应用

"基于小波分析以及ε-SVR的隧道围岩位移时序预测 (2013年)，马家超、朱珍德等人" 本文是2013年发表的一篇工程技术论文，主要探讨了如何利用小波分析和ε-支持向量机(ε-SVR)对隧道围岩位移进行时序预测。文章基于龙滩地下洞室的长期围岩观测数据，旨在改进数据分析和预测方法，以提高预测精度。 首先，文章介绍了小波变换阈值去噪法。这是一种处理监测数据中噪声的技术，通过小波变换可以将复杂信号分解成不同频率的成分，然后利用阈值策略选择性地去除高频噪声系数，保留信号的基本结构。这种去噪方法能够有效地从原始数据中恢复出围岩真实的变形信息，对于理解围岩动态行为至关重要。 接着，论文引入了ε-SVR作为预测模型。支持向量机(SVM)是一种监督学习模型，ε-SVR是其在回归问题中的应用，尤其适用于非线性或高维数据。在去噪后的数据基础上，ε-SVR建立时序分析模型，通过对历史数据的学习，预测未来的位移变化。ε-SVR的优势在于其对异常值的鲁棒性和泛化能力，可以有效降低预测误差。 为了验证ε-SVR的效果，论文还对比了遗传算法(GA)-BP神经网络模型。BP神经网络是一种经典的前馈神经网络，通过梯度下降法进行训练，而GA是一种全局优化算法，用于优化网络的权重和阈值。尽管BP网络在许多问题上表现出色，但在处理复杂或有噪声的数据时可能会陷入局部最优。实验结果显示，ε-SVR模型在位移预测上的误差小于GA-BP模型，显示出更好的预测性能。 关键词涵盖了小波去噪技术在位移预测中的应用，ε-SVR模型的优越性，以及与之对比的GA-BP神经网络。文章对岩土工程领域的位移预测提供了新的研究方法，具有实际工程应用价值，特别是在隧道和地下结构的安全监控方面。 这篇论文展示了如何结合小波分析的信号处理能力和ε-SVR的预测能力，来提升隧道围岩位移的预测精度，为相关领域的工程实践提供了理论支持和技术参考。通过这种方式，可以更好地理解和预测隧道围岩的动态行为，从而提高工程安全性和稳定性。