基于LS-SVM的灰色补偿RBF神经网络组合预测模型在建筑物沉降分析中的应用.pdf

在建筑工程领域，建筑物沉降的准确预测对于确保结构安全和使用功能具有至关重要的意义。传统的建筑物沉降预测方法，如GM(1,1)灰色预测模型，虽在处理信息贫乏的数据序列方面表现出一定的优势，但其预测精度和泛化能力往往不能满足现代建筑安全监测的需求。针对这一问题，研究人员提出了一种创新的预测模型——基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）和径向基函数（RBF）神经网络的灰色补偿组合模型。 此模型的设计思路在于整合灰色系统理论的处理贫信息能力、LS-SVM的结构风险最小化及RBF网络的高精度特性。GM(1,1)模型被用于对建筑物沉降数据进行初步分析和预处理，产生初始的预测结果。然而，由于GM(1,1)模型的预测精度有限，需要进一步改进，此时LS-SVM便发挥了关键作用。通过训练GM(1,1)模型的残差，LS-SVM有助于优化和提升预测结果的精度和稳定性。随后，RBF神经网络作为误差补偿器被引入，对预测结果进行二次修正，进一步提高了预测的准确度。 该组合预测模型的算法流程如下：首先对原始数据进行归一化预处理，然后建立GM(1,1)模型进行初步预测，接着利用LS-SVM对残差进行训练，最终使用RBF网络进行误差补偿。该方法不仅能够有效处理因数据量级差异所带来的影响，而且还大大提升了预测的准确性和可靠性。 实验研究证实了这种新型组合预测模型在建筑物沉降分析中的有效性和优越性。与其他常见的预测方法相比，如时间序列预测、神经网络预测和卡尔曼滤波等，本研究提出的模型在预测精度、响应速度和适应复杂环境变化方面展现出更好的性能。特别是在复杂地质条件或大规模建筑物沉降监测中，这种模型能够提供更为精确的分析数据，有助于更好地预测和评估结构变形，从而为工程决策提供科学依据。 综合而言，本文所提出基于LS-SVM的灰色补偿RBF神经网络组合预测模型，极大地提高了建筑物沉降预测的精度，对于建筑工程的安全监测、风险评估和灾害预防等方面具有深远的实践意义。此外，该模型亦可为地质灾害预警与防范提供强有力的理论和数据支持，这对于城市规划、建筑设计及工程管理等方面同样具有重要的参考价值。随着机器学习和人工智能技术的不断发展，未来或许会出现更多类似创新的预测模型，进一步推动建筑物沉降预测技术的进步和应用。