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非等距时间序列的GM（1，N）模型及其在地下工程中的应用
被引量：
3
1
作者
陈有亮
《计算结构力学及其应用》
CSCD
1996年第4期483-488,共6页
文献〔１〕给出了等距时间序列的灰色预测ＧＭ（１，Ｎ）模型，本文把它推广到非等距时间序列，得到了相应模型。
关键词
地下工程
非等距时间序列
灰色预测
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职称材料
基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测
被引量：
31
2
作者
李麟玮
吴益平
苗发盛
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1998-2006,共9页
以三峡库区白水河滑坡为例,针对滑坡位移监测数据的非等距性和复杂性,结合非等距时间序列分析法、灰狼优化算法(GWO)和支持向量回归机(SVR)模型,提出新型非等距位移时序预测模型.利用自然三次样条插值法对滑坡位移数据进行等时距处理,...
以三峡库区白水河滑坡为例,针对滑坡位移监测数据的非等距性和复杂性,结合非等距时间序列分析法、灰狼优化算法(GWO)和支持向量回归机(SVR)模型,提出新型非等距位移时序预测模型.利用自然三次样条插值法对滑坡位移数据进行等时距处理,基于时间序列分析理论将位移数据中的趋势成分和周期成分剥离,采用基于稳健最小二乘法的三次多项式拟合和GWO-SVR耦合模型分别对这两者进行预测,利用时间序列加法模型得到滑坡累计位移的预测值.研究表明,基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测模型不仅预测精度高,预测误差较小,且寻优参数设置简单,计算收敛迅速.
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关键词
滑坡
位移预测
非等距时间序列
灰狼优化算法(GWO)
支持向量机(SVM)
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职称材料
山岭隧道洞口段地表沉降时序预测研究
被引量：
18
3
作者
王述红
朱宝强
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期813-821,I0003,共10页
地表沉降监测值具有复杂性及非线性动态变化特征,以往静态模型预测时常存在易受历史监测数据干扰且模型输入权值及阈值选择较为困难的问题,鉴于此,提出一种洞口段地表沉降动态预测方法。利用3次样条函数插值法将监测数据等距化,并结合...
地表沉降监测值具有复杂性及非线性动态变化特征,以往静态模型预测时常存在易受历史监测数据干扰且模型输入权值及阈值选择较为困难的问题,鉴于此,提出一种洞口段地表沉降动态预测方法。利用3次样条函数插值法将监测数据等距化,并结合时序分析理论和变分模态分解(VMD),将地表沉降分解为趋势项和随机项位移;通过采用灰狼优化算法(GWO)对在线贯序极限学习机模型(OSELM)的权值及阈值进行优化,建立了GWO-OSELM动态预测模型,分别对位移分量进行预测;以重庆市兴隆隧道洞口段为例,利用该模型进行预测,并与传统模型进行对比,最后探讨了激励函数的选择对模型预测性能的影响及随机项位移的部分影响因素。结果表明:非等距时序数据预处理后,模型能够有效地对位移分量进行预测,预测精度高、误差小,且Sigmoid激励函数更适合该模型,而地表沉降速率和拱顶下沉速率对随机项位移有重要影响。可为山岭隧道洞口段地表沉降的长期预测提供一种新的思路和方法。
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关键词
山岭隧道
地表沉降
非等距时间序列
变分模态分解
灰狼优化
在线贯序极限学习机
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职称材料
题名
非等距时间序列的GM（1，N）模型及其在地下工程中的应用
被引量：
3
1
作者
陈有亮
机构
上海大学建筑工程学院
出处
《计算结构力学及其应用》
CSCD
1996年第4期483-488,共6页
基金
国家自然科学基金
上海市科学技术发展基金
文摘
文献〔１〕给出了等距时间序列的灰色预测ＧＭ（１，Ｎ）模型，本文把它推广到非等距时间序列，得到了相应模型。
关键词
地下工程
非等距时间序列
灰色预测
Keywords
underground engineering/unequal time series
grey prediction
分类号
TU943.2 [建筑科学—建筑技术科学]
O175 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测
被引量：
31
2
作者
李麟玮
吴益平
苗发盛
机构
中国地质大学工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期1998-2006,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(41572278
41272307)
文摘
以三峡库区白水河滑坡为例,针对滑坡位移监测数据的非等距性和复杂性,结合非等距时间序列分析法、灰狼优化算法(GWO)和支持向量回归机(SVR)模型,提出新型非等距位移时序预测模型.利用自然三次样条插值法对滑坡位移数据进行等时距处理,基于时间序列分析理论将位移数据中的趋势成分和周期成分剥离,采用基于稳健最小二乘法的三次多项式拟合和GWO-SVR耦合模型分别对这两者进行预测,利用时间序列加法模型得到滑坡累计位移的预测值.研究表明,基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测模型不仅预测精度高,预测误差较小,且寻优参数设置简单,计算收敛迅速.
关键词
滑坡
位移预测
非等距时间序列
灰狼优化算法(GWO)
支持向量机(SVM)
Keywords
landslide
displacement prediction
non-equidistant time series
grey wolf optimization(GWO)
support vector machine(SVM)
分类号
P642 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
山岭隧道洞口段地表沉降时序预测研究
被引量：
18
3
作者
王述红
朱宝强
机构
东北大学资源与土木工程学院
出处
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期813-821,I0003,共10页
基金
国家自然科学基金项目(U1602232)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(N170108029)
+1 种基金
辽宁省重点研发计划(2019JH2/10100035)
东北大学双一流建设项目(2018)。
文摘
地表沉降监测值具有复杂性及非线性动态变化特征,以往静态模型预测时常存在易受历史监测数据干扰且模型输入权值及阈值选择较为困难的问题,鉴于此,提出一种洞口段地表沉降动态预测方法。利用3次样条函数插值法将监测数据等距化,并结合时序分析理论和变分模态分解(VMD),将地表沉降分解为趋势项和随机项位移;通过采用灰狼优化算法(GWO)对在线贯序极限学习机模型(OSELM)的权值及阈值进行优化,建立了GWO-OSELM动态预测模型,分别对位移分量进行预测;以重庆市兴隆隧道洞口段为例,利用该模型进行预测,并与传统模型进行对比,最后探讨了激励函数的选择对模型预测性能的影响及随机项位移的部分影响因素。结果表明:非等距时序数据预处理后,模型能够有效地对位移分量进行预测,预测精度高、误差小,且Sigmoid激励函数更适合该模型,而地表沉降速率和拱顶下沉速率对随机项位移有重要影响。可为山岭隧道洞口段地表沉降的长期预测提供一种新的思路和方法。
关键词
山岭隧道
地表沉降
非等距时间序列
变分模态分解
灰狼优化
在线贯序极限学习机
Keywords
mountain tunnel
ground settlement
non-equidistant time series
variational mode decomposition
grey wolf optimizer
online sequential extreme learning machine
分类号
U459.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非等距时间序列的GM（1，N）模型及其在地下工程中的应用
陈有亮
《计算结构力学及其应用》
CSCD
1996
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测
李麟玮
吴益平
苗发盛
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
31
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
山岭隧道洞口段地表沉降时序预测研究
王述红
朱宝强
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
18
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职称材料
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