發(fā)布時(shí)間：2018-01-04 08:27

  本文關(guān)鍵詞：基坑變形監(jiān)測預(yù)測模型的建立與運(yùn)用　出處：《成都理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 基坑變形監(jiān)測與預(yù)測 小波分析 灰色模型 小波-灰色模型

【摘要】：城市化進(jìn)程的快速發(fā)展,國民經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高以及人們對(duì)于各種民生設(shè)施需求的不斷增長,促進(jìn)了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的飛速發(fā)展。各種高樓、地鐵、地下商場等設(shè)施的建設(shè),帶來的是各種基坑工程數(shù)量的激增。基坑開挖深度記錄不斷刷新,開挖面積不斷擴(kuò)大的背后,隱藏著諸多的工程安全問題,所以在施工運(yùn)營階段的基坑變形監(jiān)測必不可少。結(jié)合獲取的基坑變形監(jiān)測數(shù)據(jù),對(duì)基坑變形特征進(jìn)行分析,以及運(yùn)用一定方法對(duì)它的變形趨勢(shì)進(jìn)行較為精確的預(yù)測,能幫助工程人員準(zhǔn)確把握施工,防患于未然�；谝陨�,對(duì)于基坑變形監(jiān)測與預(yù)報(bào)進(jìn)行研究十分必要且意義重大。本文從基坑變形的監(jiān)測與預(yù)報(bào)入手,以基坑變形監(jiān)測項(xiàng)目實(shí)例為背景,運(yùn)用小波分析工具和灰色預(yù)測模型,對(duì)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,得出一定的結(jié)論:(1)依據(jù)基坑變形監(jiān)測實(shí)例,總結(jié)了基坑變形監(jiān)測技術(shù)的各個(gè)工作重點(diǎn),如監(jiān)測步驟、點(diǎn)位埋設(shè),對(duì)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,掌握基坑變形的特征。(2)系統(tǒng)介紹了小波分析理論方法,重點(diǎn)說明小波閾值去噪法。通過對(duì)不同小波函數(shù)、分解層數(shù)、閾值確定準(zhǔn)則、閾值函數(shù)、重調(diào)方法的比較,運(yùn)用信噪比、均方根誤差和光滑性作為衡量標(biāo)準(zhǔn),完成了對(duì)實(shí)例數(shù)據(jù)的去噪處理。運(yùn)用小波分析的方法對(duì)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行奇異值檢查,發(fā)現(xiàn)沒有奇異值影響。(3)對(duì)基坑變形中的平穩(wěn)數(shù)據(jù)和波動(dòng)變形數(shù)據(jù)建立GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測,得出對(duì)于波動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)測的精度有待改善。按照新信息原則,分別建立不同維數(shù)的原始序列進(jìn)行預(yù)測,精度的高低與建立的序列維數(shù)有關(guān),但不是維數(shù)越高精度越高,而要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)序列建立滿足于當(dāng)前預(yù)測的最宜維數(shù)。(4)用去噪后的數(shù)據(jù)建立小波-灰色組合模型,與單一預(yù)測模型進(jìn)行對(duì)比,得到組合模型預(yù)測的精度更高,驗(yàn)證了小波-灰色模型在基坑變形監(jiān)測預(yù)報(bào)應(yīng)用中的可行性。
[Abstract]:The rapid development of city development, and constantly improve the level of the national economy and people's growing demand for a variety of infrastructure, promote the rapid development of infrastructure construction. All kinds of high-rise buildings, subway, underground shopping malls and other facilities, is brought about by the surge in the number of various kinds of foundation pit engineering. Constantly refresh the depth record of pit excavation, excavation behind the area continues to expand, the hidden safety problems of the project, so the foundation pit in the construction and operation stage of the deformation monitoring is essential. The deformation monitoring data acquisition combined with the foundation pit, the deformation of foundation pit deformation characteristics are analyzed, and the trend of the use of certain methods to predict accurately, can help the designer to accurately grasp the construction. Nip in the bud. Based on the above, the foundation pit deformation monitoring and prediction research is necessary and important. This article from the foundation pit deformation monitoring Measurement and prediction of the deformation monitoring project as an example, the use of wavelet analysis and grey prediction model, analyzing the monitoring data, draw some conclusions: (1) based on the deformation monitoring examples, summarizes the foundation pit deformation monitoring technology the focus of monitoring, such as step point buried the monitoring data analysis, to grasp the characteristics of the deformation of foundation pit. (2) introduced the theory of wavelet analysis method, focusing on wavelet threshold denoising method. According to the different wavelet function, decomposition level and threshold criterion, threshold function, comparison rescaling method, using SNR, RMSE and smoothness as a yardstick, completed the denoising processing of real data. Using the wavelet analysis method for monitoring data of the singular value examination, found no singular value. (3) of stable data base pit deformation and the fluctuation The deformation data to establish GM (1,1) model to predict that the prediction accuracy for wave data needs to be improved. In accordance with the principle of new information, the original sequence were built in different dimension prediction precision and dimension sequence established, but not the higher the dimension precision is high, and according to different sequences of data set up to meet the in the current forecast of the most suitable dimension. (4) establish a grey combination model with wavelet denoising the data, compared with single prediction model, combined model prediction accuracy is higher, verify the wavelet gray model in deformation monitoring and prediction feasibility in application.

【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TU433

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