基坑變形預測的改進供需優化算法-指數冪乘積模型

崔東文，李代華

(1.云南省文山州水務局,云南 文山 663000; 2.云南省水文水資源局文山分局，云南 文山 663000)

有效提高基坑變形預測精度對于判斷基坑穩定性，預見周邊建筑破壞程度，科學掌握基坑未來變形趨勢具有重要意義[1]。目前應用于變形預測的方法有灰色預測法[2]、回歸方法[3-4]、極限學習機法[5-6]、支持向量機法[7-8]、人工神經網絡法[9-11]、組合預測法[12-13]等，均在基坑變形預測應用中取得一定的預測效果，但也存在不足：灰色預測法對原始數據依賴程度高、短期預測效果差；回歸方法存在對異常值敏感、易過擬合等不足；極限學習機隱含層節點間連接權值和閾值的隨機確定或人為給定制約了其應用；支持向量機存在懲罰因子、核函數等參數選取的困難[12]；BP、Elman等人工神經網絡存在權、閾值等關鍵參數選取困難和受樣本數量多少的制約；組合預測存在模型過于復雜、各模型權重確定困難等缺點。指數冪乘積(exponential power product，EPP)是利用預報因子與若干影響因子之間存在的指數冪乘積關系構建的預測模型，對高維、非線性系統具有較好的擬合、預測效果，但不足之處在于影響因子指數參數的合理選取。目前EPP模型在回歸預測領域應用不多。

為進一步提高基坑變形預測精度，拓展基坑變形預測模型及方法，本文基于基坑變形預報因子與影響因子之間存在的指數冪乘積關系[12]，提出改進供需優化(improved supply-demand-based optimization)算法-EPP基坑變形預測模型(ISDO-EPP模型)，利用文獻[14-16] 3個基坑變形預測實例對模型進行檢驗，以驗證ISDO-EPP模型用于基坑變形預測的可行性和有效性。……