基于EMD和IPSO优化LSTM模型的基坑变形预测研究

周滔; 杨科; 苏元舟; 周孝华; 周荣

doi:10.16671/j.cnki.cn51-1382/tv.2026.02.016

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基于EMD和IPSO优化LSTM模型的基坑变形预测研究

更新时间：2026-06-12

- 基于EMD和IPSO优化LSTM模型的基坑变形预测研究
- Vol. 42, Issue 2, Pages: 10-15(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国电建集团城市规划设计研究院有限公司
  2. 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16671/j.cnki.cn51-1382/tv.2026.02.016
  CLC： TU753
- Published：2026
- 稿件说明：
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周滔, 杨科, 苏元舟, et al. 基于EMD和IPSO优化LSTM模型的基坑变形预测研究[J]. 2026, 42(2): 10-15.
DOI：

周滔, 杨科, 苏元舟, et al. 基于EMD和IPSO优化LSTM模型的基坑变形预测研究[J]. 2026, 42(2): 10-15. DOI： 10.16671/j.cnki.cn51-1382/tv.2026.02.016.

摘要

本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）与改进粒子群优化算法（IPSO）结合长短期记忆网络（LSTM）的构建基坑位移预测方法。首先，将基坑位移序列分解为不同的本征模态函数（IMF），提取趋势项特征信号，以将位移序列有效拆解为趋势项和波动项。针对波动项变形，通过IPSO优化LSTM的隐藏层神经元数量、学习率及时间步长，确定最优参数组合并进行预测。本文以基于福建省漳州市某基坑的监测数据作为实验对象，验证该方法的有效性。实验结果表明，最优参数组合为隐藏层神经元数64、学习率0.005、时间步长5，测试集的均方误差（MSE）达到0.43，决定系数（R

）为0.988，显著提高了预测精度。本研究为类似基坑变形预测提供了重要的参考和借鉴。

Abstract

关键词

Keywords

references

R. Hindriks,M.H. Adhikari,Y. Murayama,M. Ganzetti,D. Mantini,N.K. Logothetis,G. Deco.Can sliding-window correlations reveal dynamic functional connectivity in resting-state fMRI?[J].NeuroImage,2016.

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