GA-LSSVM模型在深基坑墙体侧斜滚动预测中的应用

"该文研究了一种基于遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型，用于深基坑墙体侧斜的时间序列滚动预测。通过三次样条插值法预处理数据，提高预测精度。在实际应用中，该模型在广州某地铁车站基坑墙体侧斜预测中表现出高相关系数和低均方误差，验证了其预测效果的准确性。" 在基坑工程中，深基坑墙体侧斜的预测是一项重要的安全监控任务，因为墙体的倾斜可能引发严重的工程事故。传统的方法可能无法有效处理数据的小样本特性和非线性关系。文章提出的基于GA-LSSVM的预测模型，旨在解决这些问题。LSSVM是一种机器学习模型，尤其适用于处理非线性问题，但其参数的选择对模型性能有很大影响。遗传算法则是一种全局优化工具，能有效地搜索模型参数空间，找到最优参数组合。 首先，使用三次样条插值法对基坑墙体侧斜的时间序列数据进行预处理。这种方法可以填补数据中的空白，平滑噪声，同时保持数据原有的趋势和周期性，使得后续的预测模型能更好地理解和捕捉数据特性。 接着，应用遗传算法对LSSVM的参数进行优化。遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，逐步改进参数，以达到模型性能的最大化。这一过程能够避免因参数选择不当导致的模型过拟合或欠拟合问题。 在GA-LSSVM模型建立后，利用时间序列滚动预测策略进行预测。滚动预测意味着模型会不断更新，每次新观测到的数据都会被纳入模型，以更新预测结果。这种方法使得模型能够适应环境变化，保持预测的实时性和准确性。 评价模型性能时，采用了相关系数R和均方误差MSE。相关系数衡量了预测值与实际值之间的线性相关程度，高相关系数表示预测结果与实际趋势接近。均方误差则是衡量预测误差的常用指标，数值越小，表示预测误差越小。 在广州地铁车站基坑墙体侧斜的案例中，GA-LSSVM模型与未优化的LSSVM模型对比，显示出了更高的相关系数和更低的MSE，这证明了所提出的预测模型在实际应用中的优越性。这种预测模型不仅可以为深基坑工程提供有效的安全预警，也为类似工程的监测和决策提供了科学依据。