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摘要
为了提高深基坑施工过程中变形预测的准确度，提出一种基于小波变换分解与重构、采用遗传算法优化参数的支持向量机（GASVM）和自回归滑动平均（ARMA）模型相结合的组合模型预测方法。使用GASVM模型对小波分解后的趋势项进行一步预测和多步滚动预测，使用ARMA模型相应地对随机项进行预测，将预测值求和得到最终预测结果。以某地铁车站深基坑为案例，对3个监测点的支护桩深层水平位移进行预测分析，得到其一步预测的短期预测值和多步滚动预测的中长期预测值，并与单一采用GASVM模型得到的预测值进行对比。结果表明：组合模型有效减小了预测误差，在短期和中长期预测中均取得令人满意的结果。
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单位土木工程学院
