改进的时间序列法用于边坡沉降分析与预测

运用数学模型或力学方法对变形监测数据进行分析与预测尤为必要,本文详细介绍了时间序列法中的差分自回归移动平均模型(ARIMA)、平稳性与白噪声检验、模型定阶与参数估计、模型检验与预测的过程,针对其预测的准确性会随着时间推移而降低的问题,提出了一种改进的时间序列法,通过建立一个动态的数据窗口,及时引入最新的数据信息更新计算模型参数,并对某轨道边坡工程的沉降监测数据进行了建模分析和对比预测。结果表明:改进后的方法提高了模型的预测精度,在实际工程中具有可行性和有效性。

基于改进灰色系统模型的库岸边坡变形分析

边坡变形监测与预测预报是边坡灾害防治的重要技术措施,也是目前研究的热点和难点。该文针对边坡变形监测时间间隔不定、数据样本少、预测精度要求高等问题,以某库岸边坡上的D02监测点为例,采用拉格朗日插值算法进行非等时距序列转换,结合灰色系统原理,建立非等时距灰色预测模型进行变形分析与预测。研究结果表明:(1)库岸边坡在该点的垂直位移变化经历了加速变形-减速变形-缓慢变形三个阶段,其变形速率分别为-1.599mm/月、-0.103mm/月和-0.039mm/月,总体呈暂时趋稳态势;(2)建立的非等时距灰色预测模型有效解决了因天气、施工和人为等因素影响,导致观测周期难以保持一致,出现原始数据时距不等的问题,且预测结果具有很高的精度,有一定的推广应用价值。