基于lssvm-arma模型的基坑变形时间序列预测

如何准确预测和控制基坑变形是基坑工程的一个难点，提出了一种基于小波变换、粒子群优化的最小二乘支持向量机（pso-lssvm）和自回归移动平均模型（arma）的基坑变形时间序列预测方法。首先，利用小波变换将基坑变形时间序列分解和重构为2个子序列——趋势时间序列和随机时间序列，在该基础上，采用pso-lssvm模型与arma模型分别预测趋势时间序列与随机时间序列未来值，将2个子序列的预测值求和作为最终预测结果。最后，将该方法应用于昆明某基坑工程的深层水平位移预测，不断地利用前期工况的最新实测数据建模，对后期工况未来变形量进行滚动预测，获得了令人满意的结果。