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基坑边坡变形具有非平稳性、非线性等特点,且现有的变形预测模型常用单个监测点或整体监测点的数据进行预测,忽略了不同监测点之间的关联性。以重庆某深基坑边坡为例,分别研究基于单个监测点数据和基于关联监测点数据的经验模态分解-粒子群优化算法-BP神经网络(EMD-PSO-BPNN)模型、PSO-BPNN模型、BP神经网络模型的预测结果,并对比了基于整体监测点中非关联多点数据的预测结果。结果表明:EMD模型降低了基坑边坡变形数据非平稳性,使得各分量变化曲线比原监测数据的曲线更光滑和平稳,提高了预测精度;EMD-PS