基坑变形混沌特征识别与非线性预测模型研究
Research on Chaotic Feature Recognition and Nonlinear Prediction Model of Foundation Pit Deformation作者机构：中核勘察设计研究有限公司河南郑州450000
出 版 物：《地理空间信息》 (Geospatial Information)
年 卷 期：2023年第21卷第4期
页 面：78-81页
学科分类：08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术]
主 题：相空间重构 混沌识别 混沌时间序列 加权一阶局域预测 RBF神经网络混沌预测
摘 要：混沌理论特征识别是进行混沌时间序列分析和预测的前提。普通的线性数学算法已经无解决基坑变形所遇到的问题,为了研究基坑变形监测数据的非线性复杂问题,采用混沌非线性理论方法,首先求取基坑变形时间序列的延迟时间和嵌入维数,其次对基坑监测数据进行相空间重构,最后对比分析加权一阶局域预测模型以及RBF神经网络混沌预测模型的预测结果,实验表明RBF神经网络混沌预测模型预测精度最高,同时也说明了混沌预测模型更适合短期预测。最终证明了RBF神经网络混沌预测模型应用在基坑变形监测中的可行性与有效性。
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