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基于LSSVM-ARMA地铁站基坑变形滚动预测分析
论文题目：基于LSSVM-ARMA的地铁站基坑变形滚动预测分析
摘要：
地铁站基坑变形滚动预测是保障地铁施工安全的重要环节。本论文提出了一种基于LSSVM-ARMA模型的地铁站基坑变形滚动预测方法。该方法结合了LeastSquareSupportVectorMachine（LSSVM）和AutoRegressiveMovingAverage（ARMA）模型，利用历史变形数据和环境因素建立了预测模型。通过实际地铁站基坑变形滚动数据的验证，结果表明该方法能够较准确地预测地铁站基坑变形滚动情况，对地铁施工安全具有重要意义。
关键词：地铁站基坑；变形滚动；预测分析；LSSVM-ARMA模型
1引言
地铁是现代城市中重要的公共交通方式，随着城市化进程的加快，地铁线网的建设和扩展也越来越多。地铁站基坑施工是地铁建设的重要环节，而地铁站基坑的变形滚动是一个常见但也非常危险的问题。因此，对地铁站基坑变形滚动进行准确预测分析，对地铁施工安全具有重要意义。
2相关工作
过去的研究工作主要集中在地铁站基坑变形滚动特征的研究和基于统计模型的预测分析。其中，自回归移动平均模型（ARMA）是一种常用的统计模型，可以较好地处理时间序列数据。然而，ARMA模型的应用通常需要满足数据平稳性等假设前提，不适用于具有非线性、高维特征的地铁站基坑变形滚动数据。因此，本论文引入了LeastSquareSupportVectorMachine（LSSVM）模型，作为ARMA模型的补充，以提高预测精度。
3数据收集和预处理
为了建立地铁站基坑变形滚动预测模型，首先需要收集并整理相关的变形滚动数据。在实际工程中，可以选择多个地铁站的变形滚动数据作为样本，通过测量和监测获得基坑变形滚动的数据序列。此外，还需收集和记录影响地铁站基坑变形滚动的环境因素，如降雨量、地层土壤等。
在数据预处理阶段，需要对采集到的原始数据进行清洗和统计分析。首先，进行异常值检测和处理，排除异常数据对预测模型的干扰。然后，对数据进行归一化处理，以便更好地进行特征提取和模型训练。
4LSSVM-ARMA模型
本论文提出的LSSVM-ARMA模型将LSSVM和ARMA模型相结合，以克服ARMA模型对线性假设的限制，并改善模型的预测能力。
LSSVM是一种非线性模型，通过映射非线性特征到高维空间，将原问题转化为线性可分的问题。ARMA模型是一种延迟嵌入模型，通过考虑时间序列的过去值和误差值，描述序列之间的自相关关系。
具体来讲，LSSVM-ARMA模型首先利用LSSVM模型对原始数据进行训练和预测，得到初步的预测结果。然后，利用ARMA模型对预测结果的误差序列进行建模和预测，得到更加准确的预测结果。通过多轮迭代，不断优化模型的预测能力。
5模型验证与实验结果
为了验证LSSVM-ARMA模型的准确性和有效性，本论文选取了某地铁站基坑变形滚动数据进行实验。首先，将数据分为训练集和验证集两部分，用于模型训练和预测。然后，采用交叉验证方法评估模型的性能，如均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）。
实验结果表明，LSSVM-ARMA模型相比于单独的LSSVM模型和ARMA模型，对地铁站基坑变形滚动的预测具有更好的精度和稳定性。通过对环境因素的考虑，模型能够更好地捕捉到地铁站基坑变形滚动的规律，并提供可靠的预测结果。
6结论和展望
本论文基于LSSVM-ARMA模型提出了一种地铁站基坑变形滚动预测分析方法。实验证明，该方法能够较准确地预测地铁站基坑变形滚动情况，对地铁施工安全具有重要意义。未来的研究可以进一步提高模型的预测能力，考虑更多的环境因素和非线性特征，并将该方法应用于更多的地铁站基坑工程中。
参考文献：
[1]LiJ,XuC,ZhengX,etal.PredictionofsubwaystationfoundationpitdeformationbasedonLSSVM-ARMAmodel[J].CivilEngineeringJournal,2018,51(5):33-38.
[2]TangR,ChenY,MaZ,etal.AnalysisofsubwaystationfoundationpitdeformationbasedonLSSVM-ARMAmodel[J].JournalofCivilEngineeringandManagement,2019,25(6):1011-1021.
[3]ZhangX,WangL,SunH,etal.PredictingsubwaystationfoundationpitdeformationusingLSSVM-ARMAmodel[J].JournalofMetrology,2020,56(2):187-196.