简介：摘要：以某建筑物基坑观测数据为例，开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理，对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析，结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。

简介：摘要本文阐述了几种经典的沉降预测分析模型，之后通过实测观测数据进行案例分析得出不同预测模型的优缺点不同，灰色系统预测模型所需的原始数据较少，但其抗干扰能力较弱；时间序列模型需要大量的原始数据才能得到良好的预测效果；卡尔曼滤波模型则具有较好的可靠性。

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：针对基坑监测数据存在非平稳、非线性等问题，本文采用了一种基于集合经验模态分解 ( EEMD ) 、粒子群 ( PSO ) 和支持向量机（ SVM ）预测模型。该模型利用 EEMD 将原始的基坑监测数据分解为代表发展趋势的趋势分量和一些平稳的波动分量，进而利用粒子群算法优化的支持向量机对各分量进行建模预测，最后对各预测分量进行叠加重构得到最终的预测结果。实验结果表明：相较与传统 的 SVM 、 PSO-SVM 预测模型， EEMD-PSO-SVM 预测模型能有效提高基坑变形的预测精度。

简介：摘要：在现代社会，科学技术的发展取得了巨大的进步，许多高技术和高技术的产物越来越多地走进了我们的生活当中，同时，许多高技术也被运用到了工程和建筑之中，由于地铁工程所处的地层及周边环境复杂多样，同时，难以预测要想更好地建造地铁车站，做好对基坑的变形监控就显得特别重要。因此，对基坑进行变形预测成为一项必不可少的工作。本文通过具体的工程实践，对地铁车站基坑的预测的布设和数据处理进行了讨论，综合分析了地铁车站基坑预测的整个流程，从而保证了基坑和基坑周边的建筑设施的相对安全。

简介：摘要：以某建筑物基坑观测数据为例，开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理，对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析，结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。

简介：在分析传统模型建模的不足的基础上,介绍了一种实时引人新信息的等维灰数和等维新息递补动态预测方法。根据某广场变形监测数据,首先建立GM（1,1）模型,再用灰色理论的方法,分别建立等维灰数和等维新息递补模型,并根据实际观测数据,讨论最佳建模维数,最后将3个模型预测效果进行对比。结果表明,与原始的灰色GM（1,1）模型相比,等维动态方法建立了一种数据之间的动态关系,特别是实测值的加入,能够有效提高模型精度,获得良好的预测效果,是一种既方便又可靠的变形分析方法。

简介：针对直接采用原始数据建立尾矿坝变形规律预测verhulst模型不满足精度要求的问题,根据尾矿坝变形规律和缓冲算子理论,选取三种弱化缓冲算子,对原始数据进行弱化缓冲处理,用新生成的序列建立verhulst模型进行精度校核,最后用建立的模型对坝体未来的变形值进行预测。结果表明,采用引入弱化缓冲算子作用后的序列建模,可以提高verhulst模型预测精度,使得预测结果符合尾矿坝变形规律。

简介：摘要：本文基于FOS-ELM模型，进行了边坡表面变形时程预测研究，经对比分析该模型对边坡变形分析具有明显的优势。该模型具有训练时间短、精度高等优点，可为类似边坡变形预测提供参考和借鉴，具有显著的工程应用价值。

简介：

简介：根据2013年全国大学生数学建模比赛C题中某古塔4年的观测数据，给出了确定古塔各层中心位置的通用方法，建立了最优化模型，用Lingo软件求得4次测量的古塔的各层中心坐标。以斜率、曲率、投影、均方差、拟合等知识为基础，对倾斜度、弯曲度、扭曲度三个指标进行定义，结合使用Excel和Matlab软件对古塔变形情况进行量化分析，最后根据得到的数据对古塔的变形趋势进行预测。

简介：摘要：边坡变形时间-位移曲线在宏观上主要表现为两段式的稳定型、三段式的破坏型两种类型，或许与岩石三点弯曲蠕变试验类似，也存在持续变形破坏型。但对于不同边坡，因岩土体性质与结构、边界条件、环境等因素的不同，其时间-位移曲线表现出独特性和差异性。如何科学解读监测数据，从短暂、有限的位移时间序列（监测数据）中科学预测数据长期趋势。

简介：摘要：本文针对建筑深基坑变形监测及变形预测问题，提出了一种基于传感器数据的监测方法，并探讨了基于神经网络的变形预测模型。通过采集基坑变形数据，建立监测模型，并使用神经网络模型对基坑变形进行预测。实验结果表明，该监测方法和预测模型能够有效地监测和预测基坑变形，为建筑施工提供了重要的技术支持。

简介：摘要建筑深基坑的变形监测及预测是十分重要的工作内容，只要达到标准且处理好各个细节才能够顺利展开施工。建筑安全稳定性被越来越多的人重视，深基坑的变形监测及预测研究能够在一定程度上保证建筑的安全稳定性，质量良好的深基坑能够带给建设工程安全保障，同时还是建筑安全的基本条件。基坑需要达到变形与强度两点要求，要有充分的强度支撑建筑，另外因向下施工条件，其变形问题也是需要注意的重点问题，将变形控制在合适的区间中需要有关人员深入探讨。

简介：摘要建筑深基坑的变形监测及预测是十分重要的工作内容，只要达到标准且处理好各个细节才能够顺利展开施工。建筑安全稳定性被越来越多的人重视，深基坑的变形监测及预测研究能够在一定程度上保证建筑的安全稳定性，质量良好的深基坑能够带给建设工程安全保障，同时还是建筑安全的基本条件。基坑需要达到变形与强度两点要求，要有充分的强度支撑建筑，另外因向下施工条件，其变形问题也是需要注意的重点问题，将变形控制在合适的区间中需要有关人员深入探讨。

简介：模型的验证是指对模型的性能指标(区分度、校准度)进行考察的过程。根据考察过程中是否使用预测模型的开发队列数据,模型验证可分为内部验证和外部验证。内部验证是检验模型开发过程的可重复性,常见形式包括随机拆分验证、交叉验证、Bootstrap重抽样以及“内部-外部”交叉验证。外部验证考察的是模型的可移植性和可泛化性,常见形式包括时段验证、空间验证以及领域验证。

简介：摘要本文以某滑坡工程为例，对滑坡进行变形监测，以滑坡变形监测数据为基础，利用一元线性回归分析模型、常规GM(1.1)模型对滑坡变形监测数据进行数据预测分析，及时预测变形数据的未来发展，为滑坡治理的安全施工提供技术保障。

简介：摘要：建筑深基坑的变形监测及预测是十分重要的工作内容，只要达到标准且处理好各个细节才能够顺利展开施工。建筑安全稳定性被越来越多的人重视，深基坑的变形监测及预测研究能够在一定程度上保证建筑的安全稳定性，质量良好的深基坑能够带给建设工程安全保障，同时还是建筑安全的基本条件。基坑需要达到变形与强度两点要求，要有充分的强度支撑建筑，另外因向下施工条件，其变形问题也是需要注意的重点问题，将变形控制在合适的区间中需要有关人员深入探讨。

简介：摘要:基坑开挖围护结构的变形预测及控制研究是工程领域中一项具有挑战性和实用价值的课题。随着城市建设的不断发展和基坑工程的广泛应用，对基坑围护结构变形进行准确预测和有效控制显得尤为重要。本文针对这一议题展开研究，介绍了基坑变形问题的背景和重要性，分析了当前的变形预测技术和控制方法，最后探讨了未来发展的趋势。通过本文的研究，可为基坑工程中变形预测及控制提供新的思路和指导。

简介：摘要随着我国隧道施工技术和理论的快速发展，隧道监控技术也取得了较大的飞跃，对隧道结构、隧道施工方法、工程、造价、参数等有着直接的影响。但是，后期的数据分析和监测方法还不完善。针对这些问题，本文提出了隧道施工监测数据挖掘和变形预测的研究。