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基于小波的灰色马尔可夫组合模型在基坑变形预测中的应用研究

发布时间:2023-05-28 07:24
  我国各大城市的地铁已经进入加速建设时期,但是在地铁基坑的施工过程中由于受到多种因素的影响,会导致工程体产生一定程度的变形,如果变形超出了安全范围将会引发安全事故造成严重后果。因此,加强对地铁变形监测、及时有效地进行地铁变形预测预报,保障地铁施工与运行过程中的安全就显得尤为重要。目前,常用的各种单一预测模型都有本身的局限性,预测精度往往较低,难以满足地铁工程变形监测的需求。因此,本文以南宁市地铁5号线中金凯路站的基坑施工监测为例,针对地铁基坑变形具有动态、含噪声的特点,构建了基于小波的灰色马尔可夫组合模型,对地铁车站基坑施工变形进行预测。论文主要研究内容如下:1.按照建筑基坑工程监测技术规范指导的要求,科学合理地设计了本基坑变形施工监测方案和方法,为建立基坑变形预测模型提供了真实可靠的数据基础。2.简要介绍了小波变换的基本原理和小波阈值去噪的具体过程方法以及精度评价指标。结合工程实际数据从小波函数的选取,分解层数的确定以及具体的阈值获取方式等三个方面进行了讨论研究。通过对去噪效果的对比得出在本文数据处理过程中采用db6小波选用启发式阈值进行3层次分解的去噪效果最佳。3.结合灰色模型与小波...

【文章页数】:73 页

【学位级别】:硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 变形分析预测模型研究现状
        1.2.2 变形分析组合模型研究现状
    1.3 研究内容和组织结构
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 主要研究内容
第二章 变形监测方案设计与监测方法
    2.1 工程概况
    2.2 监测依据和监测内容
        2.2.1 监测依据
        2.2.2 监测内容
        2.2.3 监测点位的布设
    2.3 监测方法
        2.3.1 监测设备
        2.3.2 水平位移监测
        2.3.3 垂直位移(沉降)监测
        2.3.4 深层水平位移监测
        2.3.5 支护桩内力监测
    2.4 监测报警值及频率
        2.4.1 监测报警值
        2.4.2 监测频率
    2.5 监测信息反馈
    2.6 本章小结
第三章 变形数据小波去噪分析
    3.1 小波分析基本理论
    3.2 小波去噪方法与流程
    3.3 小波去噪评价指标
    3.4 小波去噪阈值法实例分析
        3.4.1 不同小波函数去噪效果对比
        3.4.2 不同小波分解层数去噪效果对比
        3.4.3 不同阈值选取方法去噪效果对比
    3.5 本章小结
第四章 小波灰色模型在基坑变形监测中应用
    4.1 灰色系统理论概述
    4.2 灰色GM(1,1)模型
        4.2.1 GM(1,1)模型的建模
        4.2.2 GM(1,1)模型的精度指标
    4.3 小波灰色模型运用实例分析
        4.3.1 小波灰色模型组合模型
        4.3.2 实例分析
    4.4 改进小波灰色模型运用实例
        4.4.1 新陈代谢灰色模型
        4.4.2 背景值修改模型
    4.5 本章小结
第五章 灰色马尔可夫模型的运用与改进
    5.1 马尔可夫链定义
    5.2 灰色马尔可夫预测模型
        5.2.1 GM(1,1)模型建立
        5.2.2 状态划分
        5.2.3 马氏性检验
        5.2.4 初始概率计算
        5.2.5 状态转移矩阵的组成与计算
    5.3 灰色马尔可夫模型运用实例分析
    5.4 模型改进与实例分析
    5.5 本章小结
第六章 基于小波的灰色马尔可夫组合模型的建立及运用
    6.1 基于小波的灰色马尔可夫组合变形预测模型的建立
        6.1.1 组合模型的理论依据
        6.1.2 组合模型的建模过程
    6.2 预测模型验证与分析
        6.2.1 小波分解与去噪处理
        6.2.2 灰色模型预测
        6.2.3 马尔可夫预测
    6.3 模型检验算例
        6.3.1 检验算例1
        6.3.2 检验算例2
    6.4 本章小结
第七章 结论与展望
    7.1 本文主要工作与总结
    7.2 问题与展望
参考文献
申请学位期间的研究成果及发表学术论文
致谢



本文编号:3824204

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