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提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。 相似文献
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针对传统组合预测模型中各单项预测模型赋权问题的不足,提出一种基于Theil不等系数的IOWA算子最优变形组合预测模型。利用IOWA算子,依据各单项预测模型预测值各时间点精度的不同,赋予不同的权系数,建立最优组合预测模型,并将其应用于变形数据分析与预测。实验结果表明,本文方法的预测结果比各单项模型与传统组合模型的结果更准确。 相似文献
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针对一阶预测有效度未能考虑预测精度的方差以及权数不变的问题,提出一种基于二阶预测有效度IOWGA算子的变权组合预测方法。该方法以二阶预测有效度作为目标函数,根据预测精度赋权,然后将其运用于变形数据分析中。实验结果表明,该模型预测精度高,适用于变形预测与分析。 相似文献
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结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。 相似文献
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提出一种新的古滑坡变形预测方法。首先结合集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)对古滑坡变形数据进行分解,然后利用分项组合神经网络预测古滑坡复活区的变形,最后利用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)进行古滑坡多标度趋势评价。以王家坡滑坡为例分析本文方法的有效性。结果表明,组合分解模型EEMD-SVD较单项分解模型具有更强的数据分解能力,可有效实现滑坡变形数据的信息分解;基于神经网络的分项组合预测模型适用于滑坡变形预测,所得预测结果的相对误差基本在2%左右,预测精度较高,且外推预测显示滑坡变形仍会进一步增加,增加速率为1.23~1.36 mm/周期;MF-DFA模型的多标度特征分析结果显示,滑坡变形具有多重分形特征,变形有进一步增加的趋势,这与预测结果较为一致,可佐证前述预测结果的准确性。 相似文献
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