1.基于igwo-bp和arima的路基沉降預(yù)測方法，其特征在于，包括以下幾個步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于igwo-bp和arima的路基沉降殘差組合預(yù)測方法，其特征在于，還包括將步驟s5中構(gòu)建的igwo-bp和arima組合預(yù)測模型應(yīng)用于季節(jié)性凍土區(qū)路基工務(wù)段進(jìn)行實(shí)際驗證，采用平均絕對誤差、平均絕對百分比誤差、均方誤差以及均方根誤差指標(biāo)進(jìn)行評價。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于igwo-bp和arima的路基沉降殘差組合預(yù)測方法，其特征在于，步驟s2中所述對原始監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體的將采集樣本中的缺失值和異常值采用序列中的鄰近值替換，進(jìn)一步采用小波包分分解對原始含噪數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，接著對降噪后的數(shù)據(jù)采用三次樣條插值法進(jìn)行插值處理，最后將預(yù)處理完成的數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，訓(xùn)練集和測試集劃分比例為8:2，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于igwo-bp和arima的路基沉降殘差組合預(yù)測方法，其特征在于，步驟s2中所述基于訓(xùn)練集采用改進(jìn)的灰狼優(yōu)化算法(簡稱igwo)對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、初始權(quán)重和閾值進(jìn)行優(yōu)化構(gòu)建igwo-bp模型；具體優(yōu)化過程為：將灰狼的位置參數(shù)設(shè)置為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)、初始權(quán)重和初始閾值，優(yōu)化的適應(yīng)度函數(shù)為bp預(yù)測結(jié)果的均方誤差最小化，igwo-bp模型的構(gòu)建過程如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于igwo-bp和arima的路基沉降殘差組合預(yù)測方法，其特征在于，步驟s3中所述在訓(xùn)練集上訓(xùn)練igwo-bp模型，進(jìn)一步獲取訓(xùn)練殘差序列，具體的采用最優(yōu)灰狼位置參數(shù)對bp模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、初始權(quán)重和閾值進(jìn)行初始化得到igwo-bp模型，接著采用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，將訓(xùn)練集的真實(shí)序列和模型訓(xùn)練過程的預(yù)測序列做差得到模型訓(xùn)練殘差序列，接著將測試集輸入訓(xùn)練好的igwo-bp模型中，得到測試集預(yù)測結(jié)果，具體地：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于igwo-bp和arima的路基沉降殘差組合預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟s4中所述基于對訓(xùn)練殘差序列的平穩(wěn)性、自相關(guān)性以及偏相關(guān)性的檢查確定模型參數(shù)，構(gòu)建arima(p,d,q)模型，基于該模型對訓(xùn)練殘差進(jìn)行預(yù)測，具體是：arima(p,d,q)模型是由自回歸模型，簡稱為ar模型、滑動平均模型，簡稱為ma模型和差分運(yùn)算構(gòu)成，其中ar模型的表達(dá)式為：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于igwo-bp和arima的路基沉降殘差組合預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟s5中所述將步驟s3中igwo-bp模型的預(yù)測結(jié)果和步驟s4中arima模型對殘差序列的預(yù)測結(jié)果串聯(lián)，完成預(yù)測結(jié)果的誤差修正，得到最終組合預(yù)測結(jié)果，具體如下：基于步驟s2中將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集用于優(yōu)化igwo-bp模型結(jié)構(gòu)和初始參數(shù)，并訓(xùn)練模型得到訓(xùn)練殘差序列，記為e；將測試集輸入igwo-bp模型得到測試集上的沉降預(yù)測結(jié)果，記為yj；通過檢驗訓(xùn)練殘差序列e的平穩(wěn)性確定差分階數(shù)d，利用自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)確定自回歸階數(shù)p、滑動平均階數(shù)q，從而構(gòu)建殘差預(yù)測模型arima(p,d,q)，基于arima(p,d,q)模型對殘差序列e進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果記為ej；最后將兩階段預(yù)測結(jié)果進(jìn)行串聯(lián)融合，即組合預(yù)測結(jié)果為yj：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于igwo-bp和arima的路基沉降殘差組合預(yù)測方法，其特征在于，所述通過檢驗訓(xùn)練殘差序列e的平穩(wěn)性確定差分階數(shù)d，具體方法是：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于igwo-bp和arima的路基沉降殘差組合預(yù)測方法，其特征在于，所述采用平均絕對誤差、平均絕對百分比誤差、均方誤差以及均方根誤差進(jìn)行評價，以下評價指標(biāo)越小代表的模型的預(yù)測精度越高：