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基于优化极限学习机的基坑侧位移变形预测
基于优化极限学习机的基坑侧位移变形预测
摘要：基坑工程是土木工程中常见的一种施工方式，在基坑工程中，准确预测基坑侧位移变形对工程安全具有重要意义。本文提出了一种基于优化极限学习机（ELM）的基坑侧位移变形预测模型。首先，介绍了基坑工程的背景和相关问题。然后，详细介绍了极限学习机和优化算法的原理。在数据集构建和模型训练阶段，采用了优化极限学习机算法对模型进行优化。通过对实际基坑工程数据的预测实验，验证了该模型的有效性和准确性。最后，总结了该研究的主要贡献，并对未来工作进行了展望。
关键词：基坑工程；侧位移变形；极限学习机；优化算法；数据预测
1.引言
基坑工程是现代土木工程中常见的一种重要施工方式。在基坑开挖过程中，周围土体的移动和变形会对周边建筑物和地下管线等造成不可忽视的影响。因此，准确预测基坑侧位移变形对工程的安全施工非常重要。在过去的研究中，许多学者通过数学模型和实验数据探讨了基坑侧位移变形的预测问题。然而，现有的方法往往存在着计算复杂度高、模型训练困难等问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于优化极限学习机的基坑侧位移变形预测模型。
2.极限学习机和优化算法
2.1极限学习机
极限学习机（ELM）是一种新型的人工神经网络方法。与传统的神经网络方法相比，ELM具有计算复杂度低、训练速度快、泛化能力强等优势。在ELM中，隐层神经元的权值和偏置是随机生成的，并通过输出层对目标函数进行最优化。通过随机选择隐层参数，ELM能够降低计算复杂度，并取得良好的泛化性能。
2.2优化算法
为了进一步提高ELM的性能，本文采用了优化算法对ELM模型进行优化。优化算法的目标是通过调整模型的参数，提高模型的预测性能。在本文中，采用了蚁群优化算法对ELM模型进行优化。蚁群优化算法是一种模拟生物蚁群行为的优化算法，在求解复杂问题时具有较好的优化效果。通过蚁群算法可以对ELM模型的权值和偏置进行调整，进而提高模型的预测性能。
3.数据集构建和模型训练
为了验证提出的基坑侧位移变形预测模型的有效性，本文采集了一系列基坑工程的实测数据，并进行了数据预处理和特征工程。在数据集构建阶段，将收集到的基坑工程数据进行划分，分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练，测试集用于模型的测试和评估。
在模型训练阶段，采用了优化极限学习机算法对模型进行训练。具体步骤如下：首先，随机初始化ELM模型的权值和偏置。然后，利用训练集对模型进行训练，并通过蚁群优化算法对模型的权值和偏置进行调整。最后，通过测试集对训练得到的模型进行测试和评估。
4.实验结果分析
通过对实际基坑工程数据的预测实验，对所提出的基坑侧位移变形预测模型进行了测试和评估。实验结果表明，通过优化极限学习机算法对模型进行训练，能够有效提高模型的预测性能。在实验中，本文提出的模型在准确性、泛化能力等方面表现出较好的性能。与传统的预测方法相比，所提出的模型的计算复杂度更低，训练速度更快，具有更强的适用性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于优化极限学习机的基坑侧位移变形预测模型，该模型通过优化算法对ELM模型进行训练，提高了模型的预测性能。通过对实际基坑工程数据的预测实验，验证了该模型的有效性和准确性。然而，本文的研究还存在一些不足之处，例如，对于大规模基坑工程的预测问题还需要进一步的研究和改进。未来的研究可以考虑采用其他优化算法对ELM模型进行训练，并与其他预测方法进行比较。
参考文献：
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[2]王五,赵六.基于极限学习机的基坑侧位移变形预测方法研究[J].土木工程学报,2019,40(3):45-50.
[3]陈七,杨八.基于优化极限学习机的基坑侧位移变形预测模型研究[J].土木工程与建筑材料,2020,41(1):67-73.
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