針對建筑施工事故原始樣本少、隨機波動大和預(yù)測難度大等特點,對建筑施工事故小樣本預(yù)測問題展開研究。采用lssvm對建筑施工事故進行回歸建模,發(fā)揮粒子群算法計算速度快和具有較強全局搜索能力的優(yōu)點,基于pso對lssvm參數(shù)進行優(yōu)化；以相關(guān)文獻建筑施工事故為預(yù)測案例,運用所提方法進行仿真實驗。結(jié)果表明:采用pso-lssvm預(yù)測方法的絕對誤差(mape)為2.99%,并且每年的預(yù)測相對誤差都低于5%,遠低于現(xiàn)有研究方法得出的結(jié)果,說明所提方法具有預(yù)測精度高、泛化能力強的特點,能滿足工程應(yīng)用要求。

伴隨著地下空間工程大量興建,在基坑開挖階段,定期觀測周邊建筑物沉降,分析預(yù)測其未來的沉降變化規(guī)律、發(fā)展趨勢,對保證建筑物與人民生命財產(chǎn)安全具有重要意義。為科學(xué)合理預(yù)測基坑周邊建筑物沉降值,在綜合常用灰色預(yù)測模型,即verhulst模型、gm(1,1)模型和scgm(1,1)_c模型優(yōu)點的基礎(chǔ)上,建立灰色組合模型,通過挖掘各單一模型的有效信息,優(yōu)化擬合結(jié)果,從而對基坑周邊建筑物的沉降值進行有效預(yù)測。實例應(yīng)用表明:灰色組合模型的預(yù)測值與觀測數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果優(yōu)于單一預(yù)測模型,其預(yù)測精度明顯提升,沉降預(yù)測值更為可靠,可為采取相應(yīng)的預(yù)防或處理措施提供科學(xué)決策依據(jù)。

為了確保基坑周邊建筑物的安全,建立自回歸模型研究周邊建筑物沉降的趨勢并及時預(yù)測。首先采用統(tǒng)計方法分析沉降監(jiān)測基準的穩(wěn)定性,然后根據(jù)某監(jiān)測點16期觀測數(shù)據(jù),建立自回歸模型ar(p),最后使用4期的預(yù)測數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)進行比較:預(yù)測值和實測值之間的最大差值不超過0.6mm。表明該模型有良好的預(yù)測結(jié)果,可應(yīng)用于預(yù)測該基坑周邊建筑物的沉降。

文章介紹了基本灰色模型的使用方法,并加以改進,針對基坑施工期其周邊建物變形特點,通過內(nèi)插構(gòu)建等步長的灰色模型子序列。將開挖深度和變形量聯(lián)系起來,加以預(yù)測并取得較高精度,為基坑監(jiān)測提供實用的技術(shù)手段。

文章介紹了基本灰色模型的使用方法,并加以改進,針對基坑施工期其周邊建物變形特點,通過內(nèi)插構(gòu)建等步長的灰色模型子序列.將開挖深度和變形量聯(lián)系起來,加以預(yù)測并取得較高精度,為基坑監(jiān)測提供實用的技術(shù)手段.

為了快速準確的預(yù)測基坑開挖對周圍建筑物沉降的影響,本文提出一種結(jié)合多智能體粒子尋求lssvm(最小二乘支持向量機)模型參數(shù)的算法,提高了lssvm算法的預(yù)測精度.采用該算法對昆明市某基坑開挖過程中周圍建筑物的沉降進行預(yù)測,并與其他預(yù)測方法進行對比,結(jié)果表明該算法具有收斂速度快、預(yù)測精度高等特點.

為提高大型公共建筑能耗的預(yù)測精度,提出一種基于灰色模型和最小二乘向量機方法(gm-lssvm)的辦公能耗預(yù)測模型.該方法結(jié)合灰色建模計算簡單的特點,以及最小二乘支持向量機非線性擬合能力和泛化能力強的優(yōu)勢,充分發(fā)掘樣本數(shù)據(jù)的規(guī)律,并以粒子群優(yōu)化算法進行模型參數(shù)選擇.根據(jù)福州某大型公共建筑能耗數(shù)據(jù),通過本研究提出的方法建立預(yù)測模型,并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及最小二乘支持向量機模型的預(yù)測結(jié)果進行比較,驗證了該方法具備較高的預(yù)測精度和較強的泛化能力.

通過研究分析夏熱冬冷地區(qū)公共建筑能耗變化特點,建立了rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建筑能耗預(yù)測模型。在此基礎(chǔ)上運用微粒群算法對模型優(yōu)化,建立了基于pso-rbf的建筑能耗預(yù)測模型。利用大量數(shù)據(jù)構(gòu)造樣本集,運用軟件分別對優(yōu)化前后的預(yù)測模型進行訓(xùn)練,并運用到典型公共建筑能耗值的預(yù)測實例中。結(jié)果表明基于pso-rbf的建筑能耗預(yù)測模型的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測能力強,能較準確地實現(xiàn)公共建筑能耗預(yù)測。

沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)序列受到觀測條件等影響往往是非等間隔的。為了更合理、準確地分析預(yù)測沉降數(shù)據(jù),本文將非等間隔無偏灰色模型應(yīng)用到基坑周邊建筑物沉降監(jiān)測分析中,并對建模過程中背景值的計算進行了改進,與兩種傳統(tǒng)的非等間隔灰色模型進行對比分析。通過兩組實例分析,結(jié)果表明:非等間隔無偏灰色模型的效果優(yōu)于其余兩種非等間隔灰色模型,其模型趨勢更符合實際沉降趨勢。

提出一種粒子群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機回歸模型(pso-ls-svmr),以實現(xiàn)對公共建筑能耗的短期預(yù)測。采用某大型公共建筑物連續(xù)31期的用電量及所在地區(qū)相關(guān)天氣指標(biāo)的實測數(shù)據(jù),分別運用pso-ls-svmr模型和lmbp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對其建筑能耗進行短期預(yù)測,并對預(yù)測結(jié)果展開深入研究。研究結(jié)果表明,提出的pso-ls-svmr模型在對樣本內(nèi)數(shù)據(jù)和樣本外數(shù)據(jù)的預(yù)測上均取得了較好效果,可以滿足公共建筑能耗短期預(yù)測的實際需要,為建筑節(jié)能管理提供理論支持與決策參考。

為了準確預(yù)測與控制工程造價水平，提出一種基于灰關(guān)聯(lián)分析（gra）與粒子群優(yōu)化（pso）的支持向量回歸機（svr）組合預(yù)測模型。將gra提取的工程造價主要指標(biāo)向量輸入pso-svr模型預(yù)測造價，采用pso優(yōu)化的svr模型進行工程造價預(yù)測，對比分析pso-svr模型和其他智能模型，對某一地區(qū)相同輸電工程進行造價預(yù)測。結(jié)果表明：基于灰關(guān)聯(lián)分析的pso-svr模型的造價預(yù)測效果更理想，預(yù)測精度更高。

針對新建工程廢料的產(chǎn)生受多種復(fù)雜因素影響及廢料量預(yù)測問題非線性、高維度、樣本少的特點,建立了新建工程廢料的偏最小二乘回歸(pls)-最小二乘支持向量機(lssvm)預(yù)測模型。經(jīng)調(diào)查分析得到新建工程廢料量的影響因素有建筑用途、結(jié)構(gòu)形式等,然后通過pls回歸對初始輸入數(shù)據(jù)進行特征提取,獲得降維去噪的變量輸入lssvm模型,并運用具有快速收斂及全局優(yōu)化能力的粒子群(pso)算法對lssvm建模中的參數(shù)進行優(yōu)化。實際驗證表明該模型預(yù)測準確性高,能有效地預(yù)測新建工程的廢料量。

本文根據(jù)城市橋梁群體的實際震害資料數(shù)據(jù),采用粒子群算法(pso)來優(yōu)化支持向量機(svm)參數(shù),選擇影響橋梁震害等級的8個因素作為特征輸入向量,充分用2種算法的優(yōu)點建立pso-svm的橋梁震害預(yù)測模型.通過比較pso-svm和svm模型對橋梁震害的預(yù)測能力,發(fā)現(xiàn)pso-svm模型具有較高預(yù)測精度和較高的推廣價值.本文的研究成果對橋梁震害等級的預(yù)測具有一定的參考價值和指導(dǎo)意義.

文章分析了影響電力負荷的因素,對現(xiàn)存的短期電力負荷預(yù)測方法進行了研究,采用粒子群算法對支持向量機進行參數(shù)尋優(yōu),建立了基于粒子群優(yōu)化的預(yù)測模型,并對短期電力負荷進行預(yù)測仿真,為精準且快速地預(yù)測短期電力負荷提供了有效的方法。通過實例分析驗證了該模型在電力負荷中的預(yù)測精度,結(jié)果顯示其精度值較高。

基坑工程施工過程中的周邊地面沉降直接關(guān)系到周圍建筑物的安全,本文根據(jù)上海前灘地區(qū)某基坑工程的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、施工工況和周邊地層參數(shù)等多源數(shù)據(jù)對基坑周邊地面沉降進行監(jiān)測和預(yù)測。以pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),通過將基于時序和基于沉降影響因素的網(wǎng)絡(luò)模型對比發(fā)現(xiàn):二者預(yù)測結(jié)果誤差較小且基于時序的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度更高,說明利用pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地對基坑周邊地面沉降進行分析與預(yù)測。為了綜合考慮時間效應(yīng)和空間效應(yīng)的影響,在基于沉降影響因素的預(yù)測模型的基礎(chǔ)上加入歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)作為模型輸入層進行優(yōu)化,結(jié)果表明:優(yōu)化后的pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更小的相對誤差范圍和更高的預(yù)測精度,在基坑周邊地面沉降預(yù)測中有很好的應(yīng)用前景。

以武漢市軌道交通三號線二七基站為背景,運用plaxis有限元程序模擬了基坑開挖過程,分析了基坑開挖對周邊建筑物的影響。

我國城市化建設(shè)進程的不斷發(fā)展，地下倉庫以及停車場的新建，都體現(xiàn)了地下的空間受到了充分的利用，也證明了我國深基坑的發(fā)展。但隨之而來的一系列問題也受到社會各界的廣泛關(guān)注。在進行城市化的深基坑建設(shè)時，這件事往往會對周圍的環(huán)境以及地質(zhì)狀況產(chǎn)生較大的影響，而導(dǎo)致深基坑周圍建筑物的沉降，是深基坑建設(shè)中一項十分重要的影響。本文對深基坑與周邊建筑物的沉降觀測進行分析，旨在為今后的深基坑以及周邊建筑物沉降觀測提出一定的建議和意見

城市深基坑周邊環(huán)境日益復(fù)雜,深基坑開挖受到更為嚴格的環(huán)境限制,必須使深基坑開挖引起周邊建構(gòu)筑物的變形控制在規(guī)范要求及周邊建(構(gòu))筑物允許范圍內(nèi).基坑的設(shè)計不僅是對圍護強度進行控制,還要求與周邊環(huán)境相結(jié)合對變形進行控制.針對復(fù)雜的周邊環(huán)境,應(yīng)采取合適的圍護形式控制對基坑周邊老建筑的影響.

為了準確地估計新建變電工程的造價水平,提出一種基于模糊聚類方法與粒子群優(yōu)化的支持向量機的組合預(yù)測模型。通過模糊聚類分析,將具有高度相似性的樣本工程進行歸類,使得同類別中的樣本規(guī)律更加容易識別,然后使用pso-svm分別對每類工程進行造價預(yù)測?；诰垲惙治鎏幚淼膒so-svm預(yù)測模型的實例測算結(jié)果與單一預(yù)測模型的測算結(jié)果相比,7個測試樣本的預(yù)測精度都降到了5%以內(nèi),證明了這種方法的有效性和準確性。

巖土工程受力變形演化是一個典型的非線性問題,其演化的高度非線性和復(fù)雜性,很難用簡單的力學(xué)、數(shù)學(xué)模型描述,但可用粒子群優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對巖土工程應(yīng)力、位移非線性時間序列進行動態(tài)實時預(yù)測。網(wǎng)絡(luò)徑向基層的單元數(shù)通過均值聚類法確定后,所有其它參數(shù):中心位置、形狀參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,均通過粒子群優(yōu)化算法在全局空間優(yōu)化確定。工程實例應(yīng)用表明,該模型預(yù)測結(jié)果準確、精度高,有良好的應(yīng)用前景。

結(jié)合長沙地鐵2號線袁家?guī)X車站深基坑工程實例，在深基坑開挖過程中有效控制開挖變形對周圍建構(gòu)筑物的影響，采用鉆孔灌注樁圍護結(jié)構(gòu)體系、樁間高壓旋噴樁加固止水、加大鉆孔灌注樁的樁徑和插入比、坑內(nèi)降水，以及建構(gòu)筑物周圍土體加固、預(yù)埋應(yīng)急注漿管等措施，通過監(jiān)控量測實時觀察數(shù)據(jù)變化等措施，有效控制了周圍建構(gòu)筑物的變形減少了地面沉降，確保纂坑安全開挖。通過對保護建構(gòu)筑物的專業(yè)分析、檢測、評估，確定了基坑施工的控制重點和技術(shù)標(biāo)準：通過監(jiān)控量測信息化管理，對施工全過程的數(shù)據(jù)分析，為及時制定和實施深基坑保護措施提供了科學(xué)依據(jù)。

基坑開挖引起圍護結(jié)構(gòu)變形以及降水造成地面產(chǎn)生不均勻沉降,導(dǎo)致周邊建筑物和市政設(shè)施受影響,是基坑工程環(huán)境效應(yīng)的主要方面。文章結(jié)合工程實際介紹用注漿法加固深基坑周邊建筑物地基的方法,解決因大面積降水及基坑開挖引起的不均勻沉降問題。