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申请/专利权人：中南大学;长沙垚森工程科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于EMD‑CASSA‑ELM的地表沉降预测方法：步骤S1：对初始沉降序列进行数据预处理；步骤S2：采用经验模态分解将处理之后的初始沉降序列分解为趋势向量和波动向量，并将趋势向量和波动向量划分为训练集和测试集；步骤S3：结合训练集中的趋势向量和波动向量，利用混沌自适应麻雀搜索算法对极限学习机中的权值和阈值进行寻优，构建CASSA‑ELM预测模型；步骤S4：利用CASSA‑ELM预测模型对测试集中的趋势向量和波动向量逐一预测，并将预测结果叠加重构，得到预测的地表沉降量。与现有的预测方法相比，本发明的方法对于地表沉降预测的精度和速度都有提高，有较高的预测精度和泛化能力，能为盾构隧道施工中的安全监测和预测分析提供有效指导。
主权项：1.一种基于EMD-CASSA-ELM的地表沉降预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对初始沉降序列进行数据预处理；步骤S2：采用经验模态分解将步骤S1处理之后的初始沉降序列分解为趋势向量和波动向量，并将趋势向量和波动向量划分为训练集和测试集；步骤S3：结合训练集中的趋势向量和波动向量，利用混沌自适应麻雀搜索算法对极限学习机中的权值和阈值进行寻优，构建CASSA-ELM预测模型；步骤S4：利用CASSA-ELM预测模型对测试集中的趋势向量和波动向量逐一预测，并将预测结果叠加重构，得到预测的地表沉降量；所述混沌自适应麻雀搜索算法采用Cubic混沌映射初始化种群，并且采用自适应因子优化发现者的位置公式；自适应因子优化发现者的位置公式为： ；其中，自适应因子；代表总迭代次数；为圆周率；代表0，1]之间的随机数；为预警值，取[0，1]之间的随机数；为警戒值；为服从正态分布的随机数；为且值全为1的矩阵，其中为空间的维度；为当前种群最优适应度；为当前迭代中的第个成员在第维的位置；。
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权利要求：
百度查询： 中南大学 长沙垚森工程科技有限公司 基于EMD-CASSA-ELM的地表沉降预测方法
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