基于PSO優化LSSVM在基坑開挖過程中周圍建筑物沉降預測研究

李海鵬 胡錦偉 王加志 黃志艷

摘要：本文提出一種用粒子群優化算法來確定LSSVM參數的方法。該方法是在對LSSVM進行分析的基礎上，融合PSO的群搜索特征來提高LSSVM預測精度。文章最后采用昆明市某基坑周圍建筑物沉降數據對此模型進行了驗證，并與其他算法進行了對比分析，計算結果表明用該模型進行沉降預測相比其他算法具有較快的收斂速度和更高的預測精度。

Abstract： This paper presents a method of determining the parameters of LSSVM using particle swarm optimization algorithm. The method is based on the analysis of LSSVM， and combines PSO's group search features to improve LSSVM prediction accuracy. At last， the model is verified by the settlement data of buildings around a foundation pit in Kunming and compared with other algorithms. The calculation results show that the settlement prediction using this model has faster convergence speed and more High prediction accuracy.

關鍵詞：基坑開挖；沉降預測；PSO算法；LSSVM模型；參數優化；預測精度

Key words： foundation pit excavation；settlement prediction；PSO algorithm；LSSVM model；parameter optimization；prediction accuracy

中圖分類號：TV551.4+2 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）14-0125-03

0 引言

由于基坑工程的特殊性導致了在基坑開挖引發周圍建筑物沉降的觀測時間短，因此基坑開挖引發周圍建筑物的沉降數據就是小樣本數據。本文利用一種基于粒子群優化算法（PSO），對最小二乘支持向量機（LSSVM）供水量預測模型參數進行優化。為了驗證模型的可靠性，本文采用某市實測基坑周圍建筑物沉降數據對比分析了PSO算法，遺傳算法，并對上述兩種模型和BPNN的預測精度進行定量分析。

3 實例分析

基于上述方法對昆明某基坑周圍建筑物豎向位移進行預測。該基坑最大開挖深度16m，支護形式為樁錨支護，場地形式較為復雜需對周圍環境建筑物進行豎向位移監測。圖1為基坑及基坑周邊環境及測點布置平面圖。

本文以測點jk5、jk6的作為本文模型的研究數據，以前56個數據作為訓練樣本，以后7個數據作為測試樣本。筆者先將沉降數據進行相空間重構，在進行相空間重構時，采用了互信息法[14]和G-P法[15]求得測點jk5的τ=3，m=4測點jk6的τ=6，m=5其中τ為延遲時間，m嵌入維數。再依據BIC信息準則選取鄰近相點K=7。

本文應用了使用最廣泛的BP神經網絡對基坑周圍建筑物沉降量進行預測。三種模型的預測效果如圖2，圖3所示。

由圖可知，這四種方法都能較好的把握基坑周圍建筑物沉降的總體趨勢，但對局部細節預測存在一定的差異。本文采用平均絕對誤差（MAPE）對預測結果進行分析，如表1、表2所示。PSO與LSSVM模型的預測精度最高，而單純的BP神經網絡預測精度最低。本文提出的PSO算法尋優速度最快，收斂所用的迭代次數最少，平均絕對誤差最小，充分顯示了該算法在沉降量預測方面上具有良好的信息收集能力和對全局最優解的掌控能力。

4 結論

本文采用昆明市某基坑周圍建筑物沉降的實測數據對多種模型預測結果進行對比分析，得出以下結論：

①采用PSO算法對LSSVM設計參數進行優化，在LSSVM的參數尋優上展現了其收斂速度快、結果準確等優點，有效地解決了在非線性沉降量上難以建模的問題。

②利用本文方法對基坑開挖過程中對周圍建筑物的沉降進行預測，平均絕對值誤差為0.90%，與GA-LSSVM， BP算法相比，具有更高的預測精度。

③本文所使用的模型易于通過軟件實現，為其它相關研究的開展提供了嶄新的思路。

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