[发明专利]一种基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测方法

摘要

本发明公开了一种基于差异进化支持向量机的坑外土体沉降预测方法，包括收集现场坑外土体沉降量、确定数据的大致变化规律为正切曲线、使用差异进化算法(DE)对沉降数据进行正切拟合、DE的缩放因子F和交叉概率Cr合理选择方法、支持向量机(SVM)决策函数的确定、模拟沉降数据的生成和评价等。本发明通过DE，根据沉降数据确定坑外土体沉降函数的基本形式，进行参数反演。后将得到的函数解析式作为SVM的决策函数，SVM再将决策函数进行核函数转换。最后通过SVM进行拟合预测，并对数据符合性进行检测。本发明通对现场土体沉降数据和沉降预测仿真，能使SVM的曲线拟合更加快速，预测更加准确。可广泛用于基坑施工的安全监测。

主权项

一种基坑外土体沉降预测方法，其特征在于，其包括如下步骤：收集现场坑外土体沉降量、确定数据的大致变化规律为正切曲线、使用差异进化算法(DE)对沉降数据进行正切拟合、DE的缩放因子F和交叉概率Cr合理选择方法、支持向量机(SVM)决策函数的确定、SVM模拟沉降数据的生成和评价，收集现场坑外土体沉降量，在基坑施工现场，对施工过程中的坑外土体沉降按固定间隔时间进行监测，并对数据的有效性进行检测，形成时序序列向量；确定数据的大致变化规律为正切曲线，坑外土体沉降曲线按照正切曲线进行计算；使用DE对沉降数据进行正切拟合，在已知沉降数据的变化趋势是正切的情况下，使用差异进化算法对该正切函数进行拟合；DE的缩放因子F和交叉概率Cr合理选择方法，使用差异进化算法之前要确定F和 Cr的合理取值范围；支持向量机(SVM)决策函数的确定，使用差异进化算法拟合的正切函数即是决策函数；模拟沉降数据的生成和评价，SVM模型计算选用高斯基核函数，并参数C、γ、ε。