一种基于EMD-SVR-WNN的结构沉降变形预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于EMD‑SVR‑WNN的结构沉降变形预测方法，包括如下步骤：1)测量实际结构的沉降监测数据，若得到的实际监测数据样本足够大时，则直接对监测数据进行处理；若监测数据样本过小影响数据预测精度时，则对测量得到的实际结构的沉降监测数据进行插值加噪及预处理；2)对经步骤1)处理后的实际结构的沉降监测数据进行EMD分解，并将EMD分解得到的最低频分量作为该沉降监测数据的趋势项，再将剩余的IMF分量叠加结果作为该沉降监测数据的随机项；3)对步骤2)得到的沉降监测数据的随机项进行SVR建模预测，得随机项预测结果；4)对步骤2)得到的沉降监测数据的趋势项进行WNN建模预测，得趋势项预测结果；5)将随机项预测结果与趋势项预测结果进行融合，得最终预测的结构沉降变形，该方法能够实现结构沉降变形的准确预测。

A prediction method of structural settlement based on emd-svr-wnn

【技术实现步骤摘要】
一种基于EMD-SVR-WNN的结构沉降变形预测方法
本专利技术属于结构变形监测领域，涉及一种基于EMD-SVR-WNN的结构沉降变形预测方法。
技术介绍
由于不能对结构变形的未来态势进行预报和分析，从而导致地下施工监测的风险加大，因此可以通过对实时更新的监测数据进行有效、准确的分析，建立最符合的结构变形预测模型并进行预测，根据预测结果采取有效的措施减小变形，确保周边环境稳定。但是现有的结构变形预测模型主要存在以下问题，首先如果在变形观测数据中含有异常或突变数据时，采用常用的预测模型对变形趋势进行预测，结果必然会因为受到异常或突变数据的影响而导致模型精度降低。其次现有的结构变形预测模型的训练样本过少，导致这些变形预测模型的可靠性很难得到保证。最后现有的结构变形预测模型大都缺少对数据内部特征的挖掘，并且缺乏对预测模型适用性的讨论，因此不能保证预测的精度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于EMD-SVR-WNN的结构沉降变形预测方法，该方法能够实现结构沉降变形的准确预测。为达到上述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于EMD-SVR-WNN的结构沉降变形预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1)测量实际结构的沉降监测数据，若得到的实际监测数据样本足够大时，则直接对监测数据进行处理；若监测数据样本过小影响数据预测精度时，则对测量得到的实际结构的沉降监测数据进行插值加噪及预处理；/n2)对经步骤1)处理后的实际结构的沉降监测数据进行EMD分解，并将EMD分解得到的最低频分量作为该沉降监测数据的趋势项，再将剩余的IMF分量叠加结果作为该沉降监测数据的随机项；/n3)对步骤2)得到的沉降监测数据的随机项进行SVR建模预测，得随机项预测结果；/n4)对步骤2)得到的沉降监测数据的趋势项进行WNN建模预测...

【技术特征摘要】
1.一种基于EMD-SVR-WNN的结构沉降变形预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)测量实际结构的沉降监测数据，若得到的实际监测数据样本足够大时，则直接对监测数据进行处理；若监测数据样本过小影响数据预测精度时，则对测量得到的实际结构的沉降监测数据进行插值加噪及预处理；
2)对经步骤1)处理后的实际结构的沉降监测数据进行EMD分解，并将EMD分解得到的最低频分量作为该沉降监测数据的趋势项，再将剩余的IMF分量叠加结果作为该沉降监测数据的随机项；
3)对步骤2)得到的沉降监测数据的随机项进行SVR建模预测，得随机项预测结果；
4)对步骤2)得到的沉降监测数据的趋势项进行WNN建模预测，得趋势项预测结果；
5)将随机项预测结果与趋势项预测结果进行融合，得最终预测的结构沉降变形。


2.根据权利要求1所述的基于EMD-SVR-WNN的结构沉降变形预测方法，其特征在于，步骤3)的具体操作为：将实际结构中相同断面对应的随机项分为两组，其中，以第一组随机项作为训练集、以第二组随机项作为验证集对SVR预测模型进行训练，然后利用训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗向龙，傅攀峰，吴向东，姚博彬，孟雪，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61