針對(duì)建筑施工事故原始樣本少、隨機(jī)波動(dòng)大和預(yù)測(cè)難度大等特點(diǎn),對(duì)建筑施工事故小樣本預(yù)測(cè)問(wèn)題展開(kāi)研究。采用lssvm對(duì)建筑施工事故進(jìn)行回歸建模,發(fā)揮粒子群算法計(jì)算速度快和具有較強(qiáng)全局搜索能力的優(yōu)點(diǎn),基于pso對(duì)lssvm參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；以相關(guān)文獻(xiàn)建筑施工事故為預(yù)測(cè)案例,運(yùn)用所提方法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明:采用pso-lssvm預(yù)測(cè)方法的絕對(duì)誤差(mape)為2.99%,并且每年的預(yù)測(cè)相對(duì)誤差都低于5%,遠(yuǎn)低于現(xiàn)有研究方法得出的結(jié)果,說(shuō)明所提方法具有預(yù)測(cè)精度高、泛化能力強(qiáng)的特點(diǎn),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(kāi)挖階段,定期觀測(cè)周邊建筑物沉降,分析預(yù)測(cè)其未來(lái)的沉降變化規(guī)律、發(fā)展趨勢(shì),對(duì)保證建筑物與人民生命財(cái)產(chǎn)安全具有重要意義。為科學(xué)合理預(yù)測(cè)基坑周邊建筑物沉降值,在綜合常用灰色預(yù)測(cè)模型,即verhulst模型、gm(1,1)模型和scgm(1,1)_c模型優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,建立灰色組合模型,通過(guò)挖掘各單一模型的有效信息,優(yōu)化擬合結(jié)果,從而對(duì)基坑周邊建筑物的沉降值進(jìn)行有效預(yù)測(cè)。實(shí)例應(yīng)用表明:灰色組合模型的預(yù)測(cè)值與觀測(cè)數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果優(yōu)于單一預(yù)測(cè)模型,其預(yù)測(cè)精度明顯提升,沉降預(yù)測(cè)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?；又苓吔ㄖ锏陌踩?建立自回歸模型研究周邊建筑物沉降的趨勢(shì)并及時(shí)預(yù)測(cè)。首先采用統(tǒng)計(jì)方法分析沉降監(jiān)測(cè)基準(zhǔn)的穩(wěn)定性,然后根據(jù)某監(jiān)測(cè)點(diǎn)16期觀測(cè)數(shù)據(jù),建立自回歸模型ar(p),最后使用4期的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較:預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值之間的最大差值不超過(guò)0.6mm。表明該模型有良好的預(yù)測(cè)結(jié)果,可應(yīng)用于預(yù)測(cè)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(jìn),針對(duì)基坑施工期其周邊建物變形特點(diǎn),通過(guò)內(nèi)插構(gòu)建等步長(zhǎng)的灰色模型子序列。將開(kāi)挖深度和變形量聯(lián)系起來(lái),加以預(yù)測(cè)并取得較高精度,為基坑監(jiān)測(cè)提供實(shí)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(jìn),針對(duì)基坑施工期其周邊建物變形特點(diǎn),通過(guò)內(nèi)插構(gòu)建等步長(zhǎng)的灰色模型子序列.將開(kāi)挖深度和變形量聯(lián)系起來(lái),加以預(yù)測(cè)并取得較高精度,為基坑監(jiān)測(cè)提供實(shí)用的技術(shù)手段.

為了快速準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)基坑開(kāi)挖對(duì)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(jī))模型參數(shù)的算法,提高了lssvm算法的預(yù)測(cè)精度.采用該算法對(duì)昆明市某基坑開(kāi)挖過(guò)程中周圍建筑物的沉降進(jìn)行預(yù)測(cè),并與其他預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明該算法具有收斂速度快、預(yù)測(cè)精度高等特點(diǎn).

為提高大型公共建筑能耗的預(yù)測(cè)精度,提出一種基于灰色模型和最小二乘向量機(jī)方法(gm-lssvm)的辦公能耗預(yù)測(cè)模型.該方法結(jié)合灰色建模計(jì)算簡(jiǎn)單的特點(diǎn),以及最小二乘支持向量機(jī)非線性擬合能力和泛化能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),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(jìn)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(guò)本研究提出的方法建立預(yù)測(cè)模型,并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及最小二乘支持向量機(jī)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證了該方法具備較高的預(yù)測(cè)精度和較強(qiáng)的泛化能力.

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

沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列受到觀測(cè)條件等影響往往是非等間隔的。為了更合理、準(zhǔn)確地分析預(yù)測(cè)沉降數(shù)據(jù),本文將非等間隔無(wú)偏灰色模型應(yīng)用到基坑周邊建筑物沉降監(jiān)測(cè)分析中,并對(duì)建模過(guò)程中背景值的計(jì)算進(jìn)行了改進(jìn),與兩種傳統(tǒng)的非等間隔灰色模型進(jìn)行對(duì)比分析。通過(guò)兩組實(shí)例分析,結(jié)果表明:非等間隔無(wú)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(shì)更符合實(shí)際沉降趨勢(shì)。

提出一種粒子群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)回歸模型(pso-ls-svmr),以實(shí)現(xiàn)對(duì)公共建筑能耗的短期預(yù)測(cè)。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(shí)測(cè)數(shù)據(jù),分別運(yùn)用pso-ls-svmr模型和lmbp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)其建筑能耗進(jìn)行短期預(yù)測(cè),并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果展開(kāi)深入研究。研究結(jié)果表明,提出的pso-ls-svmr模型在對(duì)樣本內(nèi)數(shù)據(jù)和樣本外數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)上均取得了較好效果,可以滿足公共建筑能耗短期預(yù)測(cè)的實(shí)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(zhǔn)確預(yù)測(cè)與控制工程造價(jià)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(jī)（svr）組合預(yù)測(cè)模型。將gra提取的工程造價(jià)主要指標(biāo)向量輸入pso-svr模型預(yù)測(cè)造價(jià)，采用pso優(yōu)化的svr模型進(jìn)行工程造價(jià)預(yù)測(cè)，對(duì)比分析pso-svr模型和其他智能模型，對(duì)某一地區(qū)相同輸電工程進(jìn)行造價(jià)預(yù)測(cè)。結(jié)果表明：基于灰關(guān)聯(lián)分析的pso-svr模型的造價(jià)預(yù)測(cè)效果更理想，預(yù)測(cè)精度更高。

針對(duì)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(cè)問(wèn)題非線性、高維度、樣本少的特點(diǎn),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(jī)(lssvm)預(yù)測(cè)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(guò)pls回歸對(duì)初始輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,獲得降維去噪的變量輸入lssvm模型,并運(yùn)用具有快速收斂及全局優(yōu)化能力的粒子群(pso)算法對(duì)lssvm建模中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)際驗(yàn)證表明該模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高,能有效地預(yù)測(cè)新建工程的廢料量。

本文根據(jù)城市橋梁群體的實(shí)際震害資料數(shù)據(jù),采用粒子群算法(pso)來(lái)優(yōu)化支持向量機(jī)(svm)參數(shù),選擇影響橋梁震害等級(jí)的8個(gè)因素作為特征輸入向量,充分用2種算法的優(yōu)點(diǎn)建立pso-svm的橋梁震害預(yù)測(cè)模型.通過(guò)比較pso-svm和svm模型對(duì)橋梁震害的預(yù)測(cè)能力,發(fā)現(xiàn)pso-svm模型具有較高預(yù)測(cè)精度和較高的推廣價(jià)值.本文的研究成果對(duì)橋梁震害等級(jí)的預(yù)測(cè)具有一定的參考價(jià)值和指導(dǎo)意義.

文章分析了影響電力負(fù)荷的因素,對(duì)現(xiàn)存的短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了研究,采用粒子群算法對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),建立了基于粒子群優(yōu)化的預(yù)測(cè)模型,并對(duì)短期電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)仿真,為精準(zhǔn)且快速地預(yù)測(cè)短期電力負(fù)荷提供了有效的方法。通過(guò)實(shí)例分析驗(yàn)證了該模型在電力負(fù)荷中的預(yù)測(cè)精度,結(jié)果顯示其精度值較高。

基坑工程施工過(guò)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(cè)數(shù)據(jù)、施工工況和周邊地層參數(shù)等多源數(shù)據(jù)對(duì)基坑周邊地面沉降進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。以pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),通過(guò)將基于時(shí)序和基于沉降影響因素的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)比發(fā)現(xiàn):二者預(yù)測(cè)結(jié)果誤差較小且基于時(shí)序的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度更高,說(shuō)明利用pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地對(duì)基坑周邊地面沉降進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)。為了綜合考慮時(shí)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(cè)模型的基礎(chǔ)上加入歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為模型輸入層進(jìn)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(duì)誤差范圍和更高的預(yù)測(cè)精度,在基坑周邊地面沉降預(yù)測(cè)中有很好的應(yīng)用前景。

以武漢市軌道交通三號(hào)線二七基站為背景,運(yùn)用plaxis有限元程序模擬了基坑開(kāi)挖過(guò)程,分析了基坑開(kāi)挖對(duì)周邊建筑物的影響。

我國(guó)城市化建設(shè)進(jìn)程的不斷發(fā)展，地下倉(cāng)庫(kù)以及停車場(chǎng)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(guó)深基坑的發(fā)展。但隨之而來(lái)的一系列問(wèn)題也受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。在進(jìn)行城市化的深基坑建設(shè)時(shí)，這件事往往會(huì)對(duì)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(xiàng)十分重要的影響。本文對(duì)深基坑與周邊建筑物的沉降觀測(cè)進(jìn)行分析，旨在為今后的深基坑以及周邊建筑物沉降觀測(cè)提出一定的建議和意見(jiàn)

城市深基坑周邊環(huán)境日益復(fù)雜,深基坑開(kāi)挖受到更為嚴(yán)格的環(huán)境限制,必須使深基坑開(kāi)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(jì)不僅是對(duì)圍護(hù)強(qiáng)度進(jìn)行控制,還要求與周邊環(huán)境相結(jié)合對(duì)變形進(jìn)行控制.針對(duì)復(fù)雜的周邊環(huán)境,應(yīng)采取合適的圍護(hù)形式控制對(duì)基坑周邊老建筑的影響.

為了準(zhǔn)確地估計(jì)新建變電工程的造價(jià)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(jī)的組合預(yù)測(cè)模型。通過(guò)模糊聚類分析,將具有高度相似性的樣本工程進(jìn)行歸類,使得同類別中的樣本規(guī)律更加容易識(shí)別,然后使用pso-svm分別對(duì)每類工程進(jìn)行造價(jià)預(yù)測(cè)?；诰垲惙治鎏幚淼膒so-svm預(yù)測(cè)模型的實(shí)例測(cè)算結(jié)果與單一預(yù)測(cè)模型的測(cè)算結(jié)果相比,7個(gè)測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)精度都降到了5%以內(nèi),證明了這種方法的有效性和準(zhǔn)確性。

巖土工程受力變形演化是一個(gè)典型的非線性問(wèn)題,其演化的高度非線性和復(fù)雜性,很難用簡(jiǎn)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(duì)巖土工程應(yīng)力、位移非線性時(shí)間序列進(jìn)行動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。網(wǎng)絡(luò)徑向基層的單元數(shù)通過(guò)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(guò)粒子群優(yōu)化算法在全局空間優(yōu)化確定。工程實(shí)例應(yīng)用表明,該模型預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確、精度高,有良好的應(yīng)用前景。

結(jié)合長(zhǎng)沙地鐵2號(hào)線袁家?guī)X車站深基坑工程實(shí)例，在深基坑開(kāi)挖過(guò)程中有效控制開(kāi)挖變形對(duì)周圍建構(gòu)筑物的影響，采用鉆孔灌注樁圍護(hù)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(guò)監(jiān)控量測(cè)實(shí)時(shí)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(kāi)挖。通過(guò)對(duì)保護(hù)建構(gòu)筑物的專業(yè)分析、檢測(cè)、評(píng)估，確定了基坑施工的控制重點(diǎn)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：通過(guò)監(jiān)控量測(cè)信息化管理，對(duì)施工全過(guò)程的數(shù)據(jù)分析，為及時(shí)制定和實(shí)施深基坑保護(hù)措施提供了科學(xué)依據(jù)。

基坑開(kāi)挖引起圍護(hù)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(shí)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(kāi)挖引起的不均勻沉降問(wèn)題。