城市地鐵變形監(jiān)測方案設計及變形預測研究.pdf

1、隨著城市化水平的不斷提高，城市人口迅速增加，造成了交通擁擠、環(huán)境污染等一系列問題。城市地鐵作為一種緩解城市交通擁擠壓力的工具，得到了迅速的發(fā)展。但是，由于城市地鐵線路一般都會穿過主要的干道和人口眾多的中心地區(qū)，在地鐵的施工過程中會引起地下隧道本身、管線及周邊建筑物的變形。變形監(jiān)測是保障城市地鐵施工安全和降低地鐵施工對周邊環(huán)境影響的重要手段，而且地鐵變形監(jiān)測數據的分析預測可為后期的安全施工提供準確的指導，因此變形監(jiān)測在城市地鐵施工過程中是

2、一項非常重的內容。本文就城市地鐵施工過程中的變形監(jiān)測主要研究了以下內容：
　?。?）結合蘭州軌道交通一期工程1號線小西湖站的工程概況，論述了地鐵施工變形監(jiān)測網的布設、監(jiān)測方案的組織實施，并介紹了變形監(jiān)測網優(yōu)化設計的基本理論及優(yōu)化設計的質量標準，利用改變觀測值的權對水平監(jiān)測控制網進行優(yōu)化，來提高監(jiān)測網的質量標準。
　　（2）論述了變形預測幾種常用方法，結合具體的實例對這幾種方法預測所得到的預測值進行比較分析，時間序列預測模型適

3、合應用在短期預測，回歸分析是一種靜態(tài)的預測方法，而灰色理論預測的抗外界干擾能力相對較弱。在這幾種方法的前提上提出了本文主要應用的方法BP神經網絡和小波神經網絡預測模型。
　?。?）論述了小波去噪理論的基本原理與方法，結合小西湖站深基坑變形監(jiān)測數據，利用 MATLAB語言，選擇不同的小波函數、閾值及小波分解的層數對原始觀測數據進行了處理，對去噪后的結果與原始觀測數據進行對比分析，得到 dbN和 symN小波函數、固定閾值去噪效果相對

4、較好，并且將去噪后的數據應用到后續(xù)的變形預報中，使預測值更加準確。
　?。?）介紹了人工神經網絡和小波理論的方法，重點研究了小波理論和BP網絡相結合的小波神經網絡預測模型，在小波神經網絡的基礎上增加動量學習速率k構成了改進的小波神經網絡預測模型，根據基本理論方法，選取小西湖站深基坑具有代表性的5個點的觀測數據建立小波神經網絡預測模型。
　?。?）借助MATLAB語言，結合實際變形監(jiān)測數據，對BP神經網絡、小波神經網絡、改進的