【摘 要】
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变形是自然界存在的常态,它跟我们的日常生活息息相关。变形对人民的生命财产安全以及国民基础建设有着潜移默化的影响,每年全世界因为变形造成的损失不可估量。所以了解变形
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变形是自然界存在的常态,它跟我们的日常生活息息相关。变形对人民的生命财产安全以及国民基础建设有着潜移默化的影响,每年全世界因为变形造成的损失不可估量。所以了解变形,分析变形,掌握变形规律,然后预判变形趋势,对减少重大事故发生、降低人力物力损失具有重大意义。然而,导致变形的原因复杂多样,至今没有一种模型能够准确地描述和预测变形体的变形规律。针对上述情况,国内外许多学者对变形预测模型及其组合模型做了大量研究工作,他们通过不同的途径与方法寻找引发变形体变形的原因,然后建立相应的模型去模拟变形发生的规律,并取得了不错的效果。虽然变形预报模型的研究与探索有了一定的进展,但变形预报模型精度普遍较低的现象依然存在。如何提高变形预报模型精度,成为关注的热点和难点。本文以提高模型预报精度为目的,针对变形分析与预报中的关键建模问题,引入先进的数学理论和分析方法,从多角度对目前常用的几种变形预报模型进行改进,并通过工程实例分析比较改进后模型的预测精度及其适用性。本文主要研究工作如下:1.针对实际工程中可能存在小样本、非等间距观测或某几期缺测以及建筑物布设的大量变形监测点之间是相互影响、彼此关联的的实际状况。提出将非等间距单点变形预测模型拓展为非等间距多点变形预测模型的方法,然后根据非等间距多点变形预测模型的特点,从修正模型的预测结果、提高原始建模数据序列平滑性、优化模型参数这三个角度,引入马尔可夫理论、小波去噪原理、多元整体最小二乘法对该模型进行改进。并结合实例验证改进后模型的预测精度。2.研究了非线性灰时序GM-AR组合预报模型的建模方法与理论,探讨了引入整体最小二乘法(TLS)优化该组合模型参数,以提高模型预报精度的方法。并结合实例建模、分析、比较,验证改进后组合模型的预测精度。3.针对高铁沉降特点,探讨了从多角度优化预测算法,结合小波分析理论、最小二乘支持向量机预测模型、AR时间序列分析模型三者的特点,建立基于小波分析的LSSVM-AR变形预测组合模型。并结合高铁路基沉降数据分析比较,验证该组合模型的预测精度。
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