本文關(guān)鍵詞：去噪分析和分離變形預(yù)測(cè)在深埋隧道中的應(yīng)用研究　出處：《鐵道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)》2017年09期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：隧道變形易誘發(fā)相應(yīng)的工程問(wèn)題,對(duì)其防治及預(yù)測(cè)已成為地下工程領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。為提高隧道變形的預(yù)測(cè)精度,達(dá)到有效掌握隧道變形規(guī)律的目的,以某隧道為工程實(shí)例,通過(guò)對(duì)其監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的去噪處理,將隧道變形的原始序列分離為趨勢(shì)項(xiàng)和誤差項(xiàng)序列,并利用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間序列模型對(duì)兩序列進(jìn)行預(yù)測(cè),又結(jié)合支持向量機(jī)模型對(duì)前者的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行修正,以保證預(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明:在去噪方面,得出半?yún)?shù)優(yōu)化卡爾曼濾波的去噪效果最優(yōu),其次是sym8小波去噪和奇異譜分析;在預(yù)測(cè)方面,得出分離預(yù)測(cè)能一定程度上提高預(yù)測(cè)精度,但效果不明顯,而誤差修正模型能很大程度上提高預(yù)測(cè)精度,綜合得到本文預(yù)測(cè)結(jié)果的平均相對(duì)誤差為1.08%。預(yù)測(cè)模型具有精度較高等優(yōu)點(diǎn),能為深埋隧道的變形預(yù)測(cè)提供借鑒。
[Abstract]:Tunnel deformation is easy to induce the corresponding engineering problems, prevention and prediction of the tunnel deformation has become a hot issue in the field of underground engineering. In order to improve the accuracy of tunnel deformation prediction, to effectively grasp the tunnel deformation law. Taking a tunnel as an engineering example, the original sequence of tunnel deformation is separated into trend item and error item sequence by de-noising the monitoring data. GA-BP neural network and time series model are used to predict the two sequences, and support vector machine model is used to correct the prediction error of the former to ensure the prediction accuracy. The results show that: in the aspect of denoising. The optimal denoising effect of semi-parametric optimal Kalman filter is obtained, followed by sym8 wavelet denoising and singular spectrum analysis. In the aspect of prediction, it is concluded that the separation prediction can improve the prediction accuracy to some extent, but the effect is not obvious, and the error correction model can improve the prediction accuracy to a great extent. It is concluded that the average relative error of the prediction results is 1.080.The prediction model has the advantages of high accuracy and can be used as a reference for the prediction of deep buried tunnel deformation.
【作者單位】： 云南省交通規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院;四川省冶金地質(zhì)勘查局水文工程大隊(duì);
【分類(lèi)號(hào)】：U456.3
【正文快照】： 隧道圍巖的變形是一種危險(xiǎn)性強(qiáng)、常見(jiàn)的施工地質(zhì)災(zāi)害,對(duì)隧道的安全施工造成了極大的隱患[1]。因此,對(duì)隧道圍巖的變形監(jiān)測(cè)能實(shí)時(shí)掌握隧道的變形情況,并根據(jù)變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,對(duì)評(píng)價(jià)圍巖的穩(wěn)定性具有重要的意義[2-4]。同時(shí),隨著現(xiàn)代監(jiān)測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展,監(jiān)測(cè)精度較傳統(tǒng)監(jiān)

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2 黃凱;;秦嶺越嶺深埋隧道地溫預(yù)測(cè)方法[J];山西建筑;2009年18期

3 衛(wèi)剛金;章招興;;物探技術(shù)在高速公路深埋隧道勘查中的應(yīng)用研究[J];硅谷;2009年13期

4 張麗;陳東;;深埋隧道實(shí)用計(jì)算分析[J];都市快軌交通;2009年06期

5 ;長(zhǎng)大深埋隧道(連載一)[J];現(xiàn)代隧道技術(shù);2012年03期

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8 李曉紅,靳曉光,王宏圖,姜德義;采動(dòng)下臥煤層對(duì)深埋隧道結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的影響[J];巖土力學(xué);2005年09期

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1 郭U_良;，

本文編號(hào)：1396139