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科学、实时、准确地分析和预报建筑物、构筑物的变形在现代测量工程实践中有着重要的意义。文中将时间序列分析与灰色系统理论相结合用于变形监测沉降数据预测。结合国家超级计算长沙中心项目天河广场深基坑沉降监测的数据实例,说明预测方法具有容易实现与预测准确的优点,是一种非常有效的预测方法。 相似文献
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高层建筑物沉降变形监测是工程建设中一项十分重要的工作,为了系统地阐述高层建筑物沉降变形监测作业、数据处理及建模预测等方法,文章结合具体工程实例,详细地介绍了其监测作业过程、数据处理方法、图表分析内容以及沉降变形稳定性判别等方法要素,以回归拟合的方法对某代表性观测点监测数据进行了建模与预测分析,并与其它观测点数据进行了预测对比,同时对所建回归模型方程进行了显著性检验、预测区间估算和预测精度分析等,为类似工程实践及数据处理与分析方面提供方法参考。 相似文献
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针对建筑物变形监测的数据处理问题,本文基于Matlab提出了几种拟合模型对所得的沉降数据进行分析、预测.本文以某高层建筑物变形监测数据为例,经基准点检查和三点修匀法对原始数据处理以后,通过模型预测分析得出高层建筑物沉降特征与规律.实验结果表明,使用指数函数模型拟合出的实际效果能够更加准确地分析高层建筑物的沉降变形. 相似文献
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在对多期桥梁沉降变形监测数据预处理、观测数据粗差剔除方法分析研究的基础上,提出了基于代表性沉降数据、采用回归分析法对大桥沉降形变进行预测的方法,并在东明黄河公路大桥沉降变形监测项目中得到了成功应用,结果验证了该方法的有效性,研究结论可为桥梁变形监测数据处理及预测预报提供借鉴。 相似文献
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《现代测绘》2020,(2)
结构变形是一种广泛存在于地铁结构的工程问题,基于现有变形数据选择合适的预测模型对地铁结构变形的发展趋势进行较为准确预测分析对地铁结构的安全运营及维护具有重要意义,也是地铁结构变形监测工作中的一项重要工作。常见的变形预测方法主要有样条曲线拟合、灰色模型、蚁群算法。本文通过介绍"S"形Logistic曲线性质与经典Logistic模型参数估计方法,并利用基于高斯牛顿法的非线性曲线拟合迭代,获取全局最优参数并结合某地区地铁保护区道床沉降监测工程,探讨分析了Logistic预测模型及其预测精度。研究结果表明,Logistic预测模型计算得到的变形趋势与实际工况吻合,模型预测精度较高,对同类型地铁道床沉降预测具有一定参考价值,可为相关工程项目提供参考。 相似文献
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为了科学、准确、及时地对地铁隧道结构进行监测分析,该文将重标极差分析法引入到地铁的变形监测中,并以南京地铁为例,对长时期垂直位移时序进行了R/S分析,研究地铁沉降监测点的变化趋势,并将R/S分析的预测结果与实际监测数据进行了对比,预测结果与实测数据具有一致性。结果表明:描述和刻画复杂非线性时序的R/S分析方法,能有效地对地铁变形时间序列数据进行预测分析。地铁变形时间序列数据的Hurst指数,不仅在时间上反映不同变形的趋势性及其强度,而且在空间上反映地铁不同部位的变形趋势特征。R/S分析方法适合变形监测项目的预报分析,在变形监测中具有一定的应用前景。 相似文献
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变形监测在建筑物施工和运营管理方面是一个至关重要的环节,变形监测的预测模型有很多。选取适当的变形监测预测模型对于预测建筑物的变形尤为重要。本文运用灰色模型GM(1,1)、BP神经网络和曲线拟合中的修正指数曲线对一幢大楼13期的沉降观测数据进行分析。利用前12期沉降观测数据构建预测模型来预测第13期沉降观测的数据,将预测的结果与实际测量的结果进行比较,得出这三种模型预测的精度。结果表明:在这一幢大楼的沉降观测预测中,修正指数曲线法预测的精度要比灰色模型GM(1,1)和BP神经网络预测的精度高。 相似文献
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为评估北斗变形监测系统(BDS变形监测系统)在施工干扰环境下的变形监测效果,本文将BDS变形监测系统应用于西安市东郊某地下车库深基坑工程的沉降监测,得到了施工期及工后期的沉降监测数据,根据小波降噪原理对监测数据进行了平滑降噪,并将BDS变形监测系统与水准监测数据进行了对比分析,最后对该场地深基坑的最终沉降量进行了预测。结果表明,施工干扰会导致BDS变形监测系统监测数据在一定波长范围内含有大量噪声,但通过小波降噪法对含噪声数据进行5层分解后,可得到平滑的沉降监测数据,且处理后的数据与水准监测数据的平均相对误差低于10.3%;基于降噪后数据采用修正的Gompertz函数预测得到该场地最终沉降量范围为100～110 mm。相关成果可为BDS变形监测系统在类似工程中的应用提供参考。 相似文献
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当前我国处于基础建设的大发展时期,对大型工程的安全监测工作提出了更多的要求.在获取工程变形监测的数据后,如何准确地建立变形模型并对未来的变形趋势做出一定的预测,是当前工程安全监测研究的重点.时间序列分析利用逐次观测值间的时序性和相关性,对监测数据建立相应的数学模型并对模型进行研究分析,解析数据内在的结构和特性,然后根据历史数据预测将来的趋势.本文介绍了时间序列分析的相关理论,并在沉降监测数据处理中进行了应用,结果表明,该方法在进行短期预测时效果比较理想. 相似文献
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变形预测在预报工程险情方面起着关键性的作用,针对施工中需及时、准确地预测变形的问题,本文利用小波变换原理对监测数据进行降噪处理,并采用BP神经网络分析不同训练样本下的预测效果和精度水平。实验结果表明:基于小波消噪后的BP网络模型,以连续的近期观测数据作为训练样本,对下期变形预测精度高,效果好,相对误差很小。因此,小波变换和BP神经网络模型在沉降变形监测工程中能作为预测研究与应用的参考。 相似文献
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曲线拟合是变形监测数据处理与分析的常用方法。以济南某高层住宅楼的沉降变形监测为实例,首先介绍沉降变形监测方案,然后根据高层建筑的沉降变形特点,经综合分析比较,采用对数模型对监测数据进行曲线拟合,以MATLAB 7.0为平台编程实现并对建筑的沉降变形进行预报,结果表明该模型对高层建筑的沉降变形数据的处理具有显著的优越性。 相似文献
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变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义。本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况。 相似文献
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通过对某学校图书馆变形监测,阐述了变形监测的方法和意义。主要包括变形监测网的布设、测量方法的选取、监测数据的处理,以及建筑物的沉降分析。然后在EXCEL软件上绘制建筑物的沉降趋势图,并且预测分析平均观测量和每个点位。 相似文献
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针对建筑物变形监测中的沉降预测问题,本文结合灰色模型、时间序列模型和BP神经网络模型的优点,提出了GM-ARMA-BP组合模型进行沉降预测的方法,有效克服了单一模型稳定性差的缺点,并以某高层建筑沉降观测数据为样本,通过对这几种模型的沉降预测结果进行比较分析,结果表明:GMARMA-BP组合模型预测效果最好,精度较单一模型提高50%以上,并且具有一定的适用性。 相似文献