改进时间序列分析模型在地铁施工沉降监测预报中的应用

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在“十二五”期间,我国城市地铁的规模呈爆炸式增长,地铁规模的高速发展,导致地铁施工引起的事故也频繁发生。为保证地铁施工的安全性,防止由于数据分析预报不及时,预报不准确而引发的地铁施工事故,建立完善的地铁施工阶段沉降数据监测与预报的体系是十分必要的。针对这一问题,开发一套能够符合地铁施工实际应用的系统,系统完全按照施工阶段的监测项目、数据处理流程开发,符合相关的技术规范,对沉降监测数据短期预测是系统的核心部分,时间序列分析模型对沉降监测数据有较好的短期预测效果,因此,从时间序列基本理论出发,结合沉降监测数据并探讨时间序列分析模型的缺点。研究发现,小波分析理论在信号处理方面的优势弥补时间序列分析模型的不足:首先,对经过预处理后的沉降数据使用分层阈值小波去噪法进行去噪处理,在建立时间序列分析模型并使用指数平滑法进行数据预测,这种方法能够在提取数据有效信息的同时,能够保证曲线的平滑性和局部高频不丢失的相似性,实验表明,经过分层阈值小波去噪的预测数据较单独使用时间序列模型预测的数据更为准确,该方法对沉降监测数据处理是有效的,可应用时实际工程实践中,具有实际价值。
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