【摘要】：當前,深大基坑的應用越來越廣,對于大型建筑物來說,基坑的施工影響到整個建筑物的施工安全和將來的運營。準確地進行動態預測不僅可為基坑工程的安全施工提供可靠保證,而且還能為新技術的推廣和應用提供經驗。通常采用儀器對基坑工程進行安全監測,并及時處理和分析監測數據。目前,常用的監測數據的處理方法有回歸分析法、灰色理論分析法及神經網絡方法等。近年來,時間序列分析方法因其可以處理動態數據、在短期內預測精度較高等優點,在工程實際中得到了廣泛的應用。
但是,在
基坑監測數據采集過程中,不可避免的會受到施工以及其它不確定因素(如天氣、環境等)的影響,從而采集到的監測數據會含有一定程度的噪聲,如果此時直接將采集得到的監測數據用時間序列分析方法進行分析,那么噪聲的存在必將影響分析結果的精度,因此,對監測數據采用時序分析前最好能夠將隱藏在信號中的噪聲去除掉以達到更好的分析結果。鑒于此,論文提出了基于小波技術改進時間序列分析的方法。
小波技術具有多分辨率性,可以將一個信號分解為不同頻段的信號,而信號與噪聲恰好處在不同的頻段,信號處在低頻段,在時域與頻域上是局部的;噪聲處在高頻段,在時域空間是全局分布,在整個監測時段內處處存在。因此,利用這一分布特征,只要選取一定的高頻系數閾值對高頻系數處理就可以有效地的除噪而保留信號。
論文結合潤揚長江公路大橋南汊懸索橋南錨碇采用排樁凍結法新技術的工程實際,對深
基坑監測數據提出了基于小波技術的時間序列分析優化方法,旨在將時間序列分析的多步預報功能與小波對信號精加工的功能相結合,對監測數據進行提純處理。論文采用小波改進時間序列分析方法建立了時間序列動態預測模型,分析、預測基坑性態,及時修改設計方案,為基坑的安全施工提供了技術保障,為排樁凍結法新技術應用于深大基坑工程提供了支撐。
【關鍵詞】：深基坑 監測 時間序列分析 神經網路 小波技術 動態預測 【學位授予單位】：河海大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TU753
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2006.077094
【目錄】：
- 第一章 緒論8-15
- 1.1 問題的提出8
- 1.2 基坑監測的回顧和展望8-11
- 1.3 小波改進時間序列法在基坑監測中的應用11-13
- 1.4 主要研究內容及技術路線13-15
- 第二章 基坑監測的研究方法15-26
- 2.1 基坑工程的特點15-16
- 2.2 基坑監測的目的16-18
- 2.3 基坑監測的設計原則和方法18-21
- 2.4 基坑監測資料的整理與分析21-22
- 2.5 常用的監測數據處理方法22-26
- 第三章 時間序列分析和神經網絡分析方法的基本原理26-42
- 3.1 時間序列分析基本原理26-38
- 3.2 基于時間序列的BP神經網絡基本原理38-42
- 第四章 小波分析技術的基本理論42-57
- 4.1 小波分析技術基礎知識42-51
- 4.2 小波分析技術的應用51-57
- 第五章 潤揚大橋南錨碇深基坑動態預測分析57-75
- 5.1 潤揚大橋南錨碇基坑概況57-64
- 5.2 基于時間序列的基坑支撐軸力動態預測64-68
- 5.3 基于小波技術的基坑支撐軸力動態預測68-75
- 第六章 結論與展望75-77
- 參考文獻77-81
- 致謝81
