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基于多目标模糊优化算法的边坡变形组合预测模型

摘要

为提高边坡变形时间曲线预测精度,提出了基于多目标模糊优化算法的边坡变形组合预测模型.首先通过经验阈值法优选单一预测模型进行组合;然后采用均方误差描述预测模型的拟合误差,采用灰色关联度描述预测模型与边坡实际变形曲线的发展相关性,以"拟合误差小"和"发展相关性好"为目标,引入模糊优化算法确定多目标模糊满意度综合评价函数,建立多目标优化模型;最后采用粒子群优化算法(PSO)求解组合预测模型的最优权重,实现边坡变形的多目标精细化预测.采用该模型对宜巴高速路段老屋包坡体CX19测斜孔变形数据进行预测分析,预测结果表明该模型的拟合误差和发展相关性均优于传统的单一预测模型,能有效提高预测的精度,具有工程应用价值.

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