【摘 要】
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随着中国经济发展进入新时代,高速铁路的建设朝着高速度低噪声方向发展,我国高铁由“四纵四横”朝着“八横八纵”迈向,截至到2020年我国铁路网规模已经达到15万km,其中高速铁路就达3万多km,可以覆盖80%以上的大城市。而高铁在施工期间会发生地表下沉,过大的沉降会影响高铁的正常运行和发生铁路坍塌事件,不仅会造成巨大财产损失也会对百姓的安全造成巨大影响,而京雄铁路作为全球首例时速达350km/h的全封
【基金项目】
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辽宁省教育厅项目（LJ2020JCL006）； 辽宁工程技术大学学科创新团队资助项目（LNTU20TD-27）；
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随着中国经济发展进入新时代,高速铁路的建设朝着高速度低噪声方向发展,我国高铁由“四纵四横”朝着“八横八纵”迈向,截至到2020年我国铁路网规模已经达到15万km,其中高速铁路就达3万多km,可以覆盖80%以上的大城市。而高铁在施工期间会发生地表下沉,过大的沉降会影响高铁的正常运行和发生铁路坍塌事件,不仅会造成巨大财产损失也会对百姓的安全造成巨大影响,而京雄铁路作为全球首例时速达350km/h的全封闭式声屏障高铁,对京雄高铁进行沉降监测分析研究和建立预测模型对高铁的沉降灾害预警具有重大意义。针对京雄铁路短距离高铁的沉降监测预报问题,利用PS-In SAR技术和SBAS-In SAR技术获取京雄铁路霸州北站至北落村店段高铁的沉降值,根据沉降信息进行纵向及横向特征研究,并根据监测结果对相应沉降区域进行具体分析。利用三种神经网络模型进行模拟预测实验和沉降预测实验,比较BP模型、SSA模型和ESSA模型的预测精度,具体研究工作内容如下:（1）提出了利用时序In SAR技术监测短距离高铁的方法,利用PS-In SAR技术通过控制振幅离差指数和干系数阈值来进行对PS点的选取,从而获得PS点的时序形变值。利用SBAS-In SAR技术获取相干目标的形变速率,得到京雄铁路霸州北站至北落村店段高铁的年沉降速率。（2）基于时序In SAR技术提取到的PS点信息建立两种精度验证方法,采用最临近法将PS点的沉降值与水准数据进行比较,将PS-In SAR结果与水准结果进行对比计算中误差值。利用PS-In SAR结果与SBAS-In SAR结果进行交叉检验,分别进行两种方法的时序分析对比沉降量,进行相关性统计。（3）改进了传统高铁沉降单一的分析方法,提出对京雄高铁进行四项沉降特征分析,分别从纵向、横向、特殊路段全封闭式高铁以及综合原因等方面进行特征分析,全方面分析高铁的沉降变形原因。（4）利用麻雀搜索算法改进了传统BP神经网络预测模型,在此基础上加入了非线性收敛因子和柯西变异算子,建立了麻雀搜索优化算法ESSA模型,利用三种预测模型对监测点进行模拟预测实验和沉降预测实验,并进行精度评价。结果表明:ESSA模型的预测精度最高并且还提高了稳定性,其预测的平均绝对误差为0.22mm,满足高铁监测要求。该论文有图26幅,表15个,参考文献87篇。
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