【摘 要】
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合理地开发和利用地下轨道交通，是缓解城市交通压力的有效途径。对轨道交通沿线的地面沉降进行持续监测，对保障其安全运营具有重要的意义。本文基于时序InSAR技术，采用26景3 m高分辨率的TerraSAR-X数据，获取2016年9月至2019年1月北京地铁6号线二期工程沿线地面沉降速率场及累积沉降信息，并引入神经网络模型预测沉降趋势。结果表明：研究区的地面沉降具有不均匀性；6号线二期工程路段沿线1 k
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFB0503803）； 国家自然科学基金项目（41201419）资助；
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合理地开发和利用地下轨道交通，是缓解城市交通压力的有效途径。对轨道交通沿线的地面沉降进行持续监测，对保障其安全运营具有重要的意义。本文基于时序InSAR技术，采用26景3 m高分辨率的TerraSAR-X数据，获取2016年9月至2019年1月北京地铁6号线二期工程沿线地面沉降速率场及累积沉降信息，并引入神经网络模型预测沉降趋势。结果表明：研究区的地面沉降具有不均匀性；6号线二期工程路段沿线1 km缓冲区内，站点由西向东沉降速率逐渐增大，且沉降速率最大值位于地铁线北侧约800 m处；径向基神经网络模型能够合理地预测地铁沉降发展趋势，为地铁安全施工、运营及维护提供参考。
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