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文章以某商务楼深基坑工程施工为例,介绍基坑工程的变形监测的内容,并结合监测数据,分析深基坑护壁变形的规律及深基坑施工对周边建筑物沉降的影响。作者认为:在基坑开挖过程中对基坑护壁和周边建筑物进行有针对性的必要的监测,可以保证基坑护墙工程的安全、基坑开挖施工的安全和周边建筑物的安全。 相似文献
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以某地铁车站深基坑工程施工为例,介绍了该工程的基本特点、基坑地表沉降监测方案及测点埋设要求。根据施工特点,将监测数据分为四个工况进行分析,总结了基坑开挖过程中地表沉降的一般规律。即：基坑开挖过程中,土体沉降均小于报警值,周围环境比较安全。可以为同类工程的施工提供参考。 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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鉴于深基坑变形监测中观测数据相互关联影响,结合地下管线与桩体位移等形变数据,将多元线性回归模型与灰色模型GM(1,N)应用于深基坑形变数据预测。本文根据深基坑监测基础数据进行多种形变数据的规律性分析;应用两种分析模型预测了五种基坑形变数据,将预测结果与实测值进行对比分析。结果表明,基坑监测设计合理,开挖期间形变不大、较稳定;比较两种模型,随时间生成动态参数的GM(1,N)模型具有更小的残差,能较好地预测基坑变形规律,可以用于相关项目的实施与数据分析。 相似文献
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改进灰色马尔科夫模型在基坑预测中的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基坑预测问题关系到工程施工的安全,在施工过程中对基坑进行周密的监测和变性预测分析显得尤为重要。针对传统预测模型存在固有偏差和可靠性低的缺点,采用新陈代谢的原理对无偏灰色加权马尔科夫模型进行改进。该模型先用无偏灰色模型拟合系统的总体变化趋势,然后,对拟合残差进行马尔可夫状态划分,并根据各阶权重对不同步长的转移矩阵进行加权处理,用加权后的无偏灰色马尔科夫模型进行预测。在每一步的预测中,利用新陈代谢的原理不断更新建模所使用的数据。将该模型用于基坑沉降预测,并通过实例进行验证。实验表明:基于新陈代谢的无偏灰色加权马尔科夫模型提高了基坑沉降预测的精度和可靠性,预测精度与未改进模型相比提高了8.54%。 相似文献
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李淑瑶 《测绘与空间地理信息》2018,(2):183-185,189
深基坑测量在较短周期内获得的观测数据所建立的预测模型,往往不能有效地体现出深基坑非线性变形的特点。通过对深基坑实测,本文提出先使用三次样条插值法,对原始观测数据做预处理,以凸显数据的非线性特点,再使用三次指数平滑法建立串联式组合预测模型,并对沉降趋势做预测。结果表明,这种串联式组合预测模型适用于基坑沉降变形的非线性特点,相比单一的指数平滑法建立的预测模型,提高了初值拟合精度,使预测精度更高。 相似文献
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通过对柳州信息产业大厦基坑监测进行分析,结果表明:在基坑开挖施工过程中对基坑支护结构和周边环境有针对性的进行监测,可以保证基坑支护工程的安全、基坑开挖施工安全和周边环境的安全,同时,通过监测的信息反馈,指导了施工,合理地安排了施工进度。 相似文献
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在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。 相似文献
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结合青岛某火车站基坑沉降观测工程,本文运用灰色预测模型对其沉降数据进行处理,并对其未来趋势做出预测。传统灰色预测模型的优点是计算简单,但其与原始数据拟合程度较低,预测精度有时也不能满足要求。为了提高灰色模型的拟合和预测精度,本文对原始数据进行对数变换以提高原始数据序列的光滑度,并融入新陈代谢思想对模型做进一步优化。结果表明,优化后的模型预测精度较高,有较好的应用价值。 相似文献
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应用ARMA模型对地铁车站基坑监测数据进行预测分析。在参考利用已有的ARMA模型算法进行预报分析的基础上,联合最小二乘原理对模型算法进行改进,结合基坑工程算例,验证了新模型算法的可行性、有效性及稳定性。说明改进之后的新模型算法较老模型算法提高了预测精度且提升了运算效率。 相似文献