基于LSSVM-ARMA地铁站基坑变形滚动预测分析的任务书.docx

基于LSSVM-ARMA地铁站基坑变形滚动预测分析的任务书
一、背景
地铁施工过程中，基坑变形和滚动是关键问题之一，如果不能及时准确地预测和控制，可能会给周边环境和人员造成不必要的损失。近年来，随着监测技术和预测方法的发展，利用LSSVM-ARMA模型进行基坑变形和滚动预测已成为研究热点，因此，本任务的目的是基于LSSVM-ARMA模型，对地铁站基坑变形滚动进行预测分析。
二、任务内容
（一）收集数据
收集地铁站基坑监测数据，包括变形、位移、应力等数据，并对数据进行处理和分析。
（二）建立LSSVM-ARMA模型
利用收集到的数据建立LSSVM-ARMA模型，对基坑变形滚动进行预测分析。
（三）优化模型
根据实际情况，对LSSVM-ARMA模型进行优化，提高预测准确性和可靠性。
（四）预测分析
利用LSSVM-ARMA模型对未来基坑变形滚动进行预测分析，并提出有效控制措施，确保地铁站基坑施工安全。
三、任务要求
（一）收集数据全面准确，包括变形、位移、应力等数据，并对数据进行处理和分析。
（二）LSSVM-ARMA模型建立准确，优化后预测精度高。
（三）预测结果可靠，在控制措施提出方面具有有效性。
（四）任务报告详细清晰，结论准确可靠。
四、时间安排
任务时间为2个月，具体安排如下：
第1周：任务启动，确定数据采集方案。
第2-4周：收集地铁站基坑监测数据，进行数据处理和分析。
第5-6周：建立LSSVM-ARMA模型，对基坑变形滚动进行预测分析。
第7-8周：对LSSVM-ARMA模型进行优化，提高预测准确性和可靠性。
第9-10周：利用LSSVM-ARMA模型对未来基坑变形滚动进行预测分析并提出控制措施。
第11-12周：任务报告撰写和修改；任务总结。
五、任务成果
（一）任务报告，包括任务目的、内容、数据处理和分析、LSSVM-ARMA模型建立、预测分析和控制措施等。
（二）预测结果表格和图表，说明预测结果和控制措施。
（三）论文或相关成果。
六、参考文献
[1]宋学庆,郑淑娟,郭云.基于LSSVM-ARMA模型的地铁站基坑变形滚动预测[J].吉林大学学报(地球科学版),2017,47(1):66-75.
[2]李振华.基于LSSVM-ARMA的地铁站基坑变形滚动预测分析[J].建筑工程设计与计算,2018(17):51-52.
[3]蒋沁.基于LSSVM-ARMA模型的地铁站基坑变形滚动预测研究[D].中国地质大学(北京),2019.