【摘 要】
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变形监测是工程测量学研究的一个极为重要的分支,它在现代工程建设及灾害防治和科学研究等方面具有非常重要的意义。变形监测数据的处理是基于一定参考基准下进行的,基准选定
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变形监测是工程测量学研究的一个极为重要的分支,它在现代工程建设及灾害防治和科学研究等方面具有非常重要的意义。变形监测数据的处理是基于一定参考基准下进行的,基准选定是变形监测过程必须考虑的一项重要任务。通常对监测网定期观测数据采用平均间隙等统计分析方法进行稳定性分析。但实际上稳定性应是一个模糊性的概念,而模糊数学为具有模糊性现象的问题分析提供一种有效方法。为此,本文引用模糊数学中模糊集贴近度、模糊聚类分析、隶属函数等理论方法,并结合一水准网观测数据,详细探讨了数据的模糊化及边点的稳定度确定等实际应用中的有关问题。稳定性模糊分析方法具有明显的优越性,它能够探测到稳定性这一中介过程中更为详细的各点位变化内容。预报是变形监测分析的最重要目的之一,它可为安全监控提供依据。变形分析的方法繁多。时间序列分析是一种动态变形分析方法,它从统计自相关的角度来研究随机数据序列的规律。本文通过对时间序列模型及其特性进行分析,并结合城市地铁施工中因盾构机和矿山法开挖引起的地表道路、立交桥等变形沉降的实测数据,探讨了时间序列分析在变形监测应用中的建模问题,对所研究的变形体建立了相对最优预报模型,并对模型参数有效性确定提出较少重要参数模型原则的思路。同时也对两个序列之间建模问题进行了初步探讨,运用序列间的协整关系,实现了同一变形体不同序列之间的联系,时间序列分析模型更为优化。
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