【摘 要】
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在高边坡变形监测领域中,由于实际工程的复杂性,以及外界环境的不确定性,监测仪器容易受到各种因素的影响(环境诱因、人为操作等),导致原始的监测数据中往往包含噪声。因为噪声的存在,增强了监测数据的波动性,在很大程度上遮蔽了工程的实际变形趋势,严重时,甚至会出现监测数据与真实变形完全相反的情况发生,致使在对工程安全风险的判断及后期的预测建模过程中,得出错误的结论,进而造成人员伤亡和财产损失。因此,迫切需
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在高边坡变形监测领域中,由于实际工程的复杂性,以及外界环境的不确定性,监测仪器容易受到各种因素的影响(环境诱因、人为操作等),导致原始的监测数据中往往包含噪声。因为噪声的存在,增强了监测数据的波动性,在很大程度上遮蔽了工程的实际变形趋势,严重时,甚至会出现监测数据与真实变形完全相反的情况发生,致使在对工程安全风险的判断及后期的预测建模过程中,得出错误的结论,进而造成人员伤亡和财产损失。因此,迫切需要对原始的监测数据进行合理的消噪处理,使得消噪后的数据能充分描述高边坡实际的变形特征,反映其内在规律性,从而建立准确的预测预报模型,防范于未然。传统的消噪方法和预测模型由于自身的不足(容易丢失原始数据中的细节信息、计算繁琐等),已经无法满足现如今的工程需求。鉴于此,本课题旨在构建一种自适应强、结构简单、预调参数少的预测模型,分别从消噪和预测两个方面进行阐述:(1)改进型CEEMD-SVD消噪方法对高边坡变形数据的消噪处理卓有成效,且具备较高的自适应性;(2)残差修正的ARIMA-PSO-GRNN模型具有结构简单、预调参数少、建模效率高的优点,能较好的预测高边坡累积水平位移未来的变形趋势。本课题主要研究内容及成果如下:1.提出了一种基于改进型CEEMD-SVD的消噪方法。通过对观测数据进行CEEMD分解,得到一系列频率由高到低的IMF分量,利用排列熵分别对各频率分量作随机性检验,对大于设定阈值的分量,采用奇异值分解滤除各分量中的高频白噪声;小于阈值的分量作相关性函数分析,剔除CEEMD分解产生的伪分量,从而达到消噪的目的。实验表明,消噪后的数据不仅能清楚的反映出观测数据中的细节信息,还能提高ARIMAPSO-GRNN模型的建模效率,为高边坡变形情况及稳定性研究提供了一定的参考依据。2.利用本课题提出的消噪方法对仿真信号和高边坡实测变形数据进行消噪处理,并和剔除CEEMD分解产生的第一高频分量、剔除排列熵大于设定阈值的分量和基于不同阈值、不同阈值函数的小波消噪方法作对比。在小波阈值消噪的过程,选取heursure、rigrsure、sqtwlolg、minimaxi几种阈值方法分别进行软、硬阈值函数的消噪处理,为了能更直观的反映各种消噪方法的消噪能力,采用熵权法对传统的多个评价指标进行赋权,以此来验证本课题提出方法的消噪效果。3.建立残差修正的ARIMA-PSO-GRNN模型。应用ARIMA模型对改进型CEEMDSVD消噪后的数据,作线性预测;利用GRNN神经网络对预测误差进行回归修正,作非线性预测,在参数寻优方面,选取粒子群算法(PSO)优化GRNN神经网络的光滑因子。通过与多种预测模型对比,本课题提出的模型在一定程度上确实提高了预测精度和预测效果。
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