【摘 要】
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用合理的监控方法和监测数据处理方法对变形体的变化趋势作出预判，为决策提供提供有力的证明，对保障地铁的安全运行十分重要。为了能够准确了解变形体的变化规律，就必须建立准确
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用合理的监控方法和监测数据处理方法对变形体的变化趋势作出预判，为决策提供提供有力的证明，对保障地铁的安全运行十分重要。为了能够准确了解变形体的变化规律，就必须建立准确的数据处理模型。本文根据地铁隧道监测的特点，引入卡尔曼滤波模型，并对该模型进行了改进，将该模型应用于地铁隧道监控数据处理中进行研究。主要内容如下：由于普通卡尔曼滤波不能有效抵抗粗差且状态噪声方差通常只能根据经验给定，而粗差和状态噪声方差直接关系到滤波结果的准确性。文章从这两方面入手对普通卡尔曼滤波进行了改进，建立了基于GA（遗传算法）新息卡尔曼滤波模型。并通过实验验证了该模型能够有效判断粗差的位置，达到抵抗粗差的目的，同时该模型通过对状态噪声方差进行自适应估计，能够避免滤波的发散。结合某地铁监测数据，分别建立了普通卡尔曼滤波模型和基于GA新息卡尔曼滤波模型，对比两种模型滤波结果，两种模型与实测值变化趋势保持一致性，较好的描述变形体变化趋势且改进模型的滤波结果更接近于实测值。以上研究表明，采用基于GA新息卡尔曼滤波对地铁隧道变形监测数据进行处理具有可行性，具有良好的实用价值。
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