针对深基坑项目围护变形把控与地铁沉降的保护措施研究

位于市区中心、商业圈地段、紧邻地铁的深基坑工程通常会分坑分序开挖并回筑。因施工区域的特殊性,在施工期间不仅要对工程基坑围护变形实施精准有效地把控,以保护周边环境、管线、建筑,还要减少对运营地铁的影响,确保地铁轨道区间的沉降变化量满足规范及设计要求。以黄浦区某建设项目为研究对象,针对深基坑项目土方开挖及基坑回筑的过程,对围护变形的把控与地铁沉降的保护措施进行了分析,采取具有针对性、切实有效的措施来把控,具有显著的控制效果。

改进的GM-AR组合模型在地铁沉降预测中的应用

灰色预测模型对沉降的整体趋势有很好地预测结果,时序模型针对随机性的数据进行预测,二者结合一定程度上可提高预测的精度。文中通过改进GM-AR模型并将其应用于地铁沉降预测中,同时与灰色预测模型和GM-AR组合模型的预测精度进行对比分析。结果表明,改进后GM-AR模型可以有较好的预测效果。

SSA与BP神经网络在地铁沉降监测中的应用

邻近区域施工,致使地铁沉降呈现复杂的非线性变化。对此,采用奇异谱分析(SSA)和BP神经网络对地铁结构进行分析与预测。通过SSA重建趋势序列和周期序列,分析地铁结构变化的趋势与周期波动;利用BP神经网络对重建趋势序列与时间序列分别进行预测。以上海9号线地铁沉降监测数据为例,提取趋势序列与周期序列进行分析及预测,实验证明了利用SSA对地铁监测序列进行分析以及利用BP神经网络对成分序列进行预测的可行性。

奇异谱分析在地铁沉降预测中的应用

地铁沉降受诸多因素干扰,其监测数据往往表现出非平稳、非线性特征。因此,首先利用奇异谱分析(SSA)方法提取监测数据的趋势项和周期成分,以削弱噪声、提高数据信噪比;然后利用BP神经网络分别对趋势序列与周期序列进行预测并重构,进而得到预测值。实验结果表明,相较于BP神经网络模型,SSA_BP神经网络模型的整体预测精度更高、最大预测长度更优。

加权GM(1.1)模型在地铁沉降监测中的应用

GM(1,1)模型中的新数据的重要性远远大于那些陈旧的数据,然而,传统的GM(1,1)模型数据的累加并没有体现出新数据的重要性。通过对广州地铁五号线沉降监测数据进行处理,分别建立传统的GM(1,1)模型和加权GM(1,1)模型,对两种模型进行分析与预报,比较的结果验证了加权GM(1,1)模型在地铁沉降变形分析中的有效性、实用性和正确性。

基于灰色支持向量机的地铁沉降滚动预测

为了确保地铁隧道主体结构和周边环境安全,必须对地铁隧道结构进行沉降监测,对监测数据进行及时分析与反馈,并对以后的沉降情况作出预测,对防止事故发生有着重要的现实意义。本文结合灰色系统理论和支持向量机(SVM)的基本原理,采用滚动预测的方式建立灰色支持向量机沉降预测模型,以提高沉降预测精度。通过工程实例的预测结果对比表明,组合模型与灰色和SVM两个单独预测模型相比能够更准确的反映实际的沉降过程,具有很大的应用价值。

BP时间序列在地铁沉降监测中的应用

邻近区域施工,致使地铁沉降呈现复杂的非线性变化,对此,本文以时间序列与BP神经网络为基础,对两者的融合算法进行研究。通过对某城市地铁沉降监测数据进行预报和分析,证明了BP时间序列以时间序列做趋势分析,避免了BP神经网络由于局部最优导致局部极小值的问题;以及采用BP神经网络对时间序列模型的预报残差进行分析,体现了BP时间序列误差自适应补偿的优势,使其预报结果的稳定性更高。

地铁沉降监测中影响静力水准仪精度的因素分析

在经济高速发展的今天,铁路工程施工建设对我们的生活产生了不可忽略的影响,保证其施工质量已经变得越来越重要。静力水准仪作为一种较为先进的测量仪器已经被越来越广泛的应用地铁、隧道沉降检测等领域。保证静力水准仪测量的精度,是进行沉降检测工作中的一项重要任务。文章介绍了静力水准仪的工作原理,并着重阐述了影响静力水准仪精度的相关因素。

灰色RBF在地铁沉降监测中的应用

随着城市发展,致使地铁沉降的因素越来越多,地铁沉降监测越来越重要。对此,本文基于灰色模型和RBF神经网络预测模型,对两者融合方法进行了研究。通过对某城市地铁沉降监测数据进行预报和分析,证明了灰色RBF神经网络模型预测精度优于单一模型预测精度,组合模型避免了灰色模型线性补偿的弊端、增加了数据利用率、增强了算法的鲁棒性,预报结果更加准确。

基于SSA-神经网络的地铁沉降趋势分析与预测

以武汉市王家湾地铁车站2012年沉降监测资料为例,利用奇异谱分析(SSA)方法重点对沉降趋势进行了处理和分析,并结合神经网络方法进行了沉降趋势的预测。结果表明,SSA方法可以获取较准确的地铁沉降变化趋势,结合神经网络方法,相对其他方法,可以实现较长时期的沉降趋势预测。

SSA-小波神经网络支持下的地铁沉降变形预测

沉降变形监测中,研究如何对监测的沉降数据进行处理,预测沉降量,对可能出现的安全隐患做出预判有着很重要的实际意义。本文基于神经网络模型、小波分析和奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)的相关理论,构建起SSA-小波神经网络变形预测模型,并将模型应用于地铁工程沉降预测中。针对地铁监测数据非平稳性、非线性特征,首先,使用SSA方法提取数据序列中的趋势项与周期项,提高序列信噪比;其次,使用小波神经网络模型对趋势项与周期项分别进行预测与重构,得到最终的预测值。通过对地铁累计沉降量观测数据进行预测,结果表明相比单独的小波神经网络模型,SSA-小波神经网络模型的预测效果更佳稳定,且随着训练样本的增加,预测结果与实际情况更加符合。

结合自动化监测技术分析地铁沉降数据

地铁由于其技术要求高、运营管理严格.因此,其成为交通管理的重要内容.在管理中,沉降数据监测是保障地铁安全运营的基础.随着信息技术的不断发展,自动化监测技术在地铁沉降数据分析中起到了重要作用.

组合模型在地铁沉降数据预测中的应用

为了更加准确有效的对地铁沉降趋势进行掌握,制定合理的措施以保障地铁的正常安全运行,本文在地铁沉降监测数据的基础上,有效整合了奇异谱分析、小波分析及神经网络模型在数据处理中的优势,研究构建了奇异谱·小波神经网络模型,并将该组合模型应用于某地铁实测沉降数据预测中,首先,根据沉降数据具有的非线性特征,发挥奇异谱分析在数据去噪及趋势项、周期项提取中的优势对沉降数据进行预处理,提取得到趋势项与周期项,提高了数据的信噪比;其次,使用小波神经网络模型分别对提取的趋势项与周期项进行预测;最后,重构预测结果得到最终预测结果。实验结果表明本文提出的组合模型可有效提高预测精度,预测稳定性更高,预测精度不会随着预测期数的增加而明显降低。

上覆软弱路基加固对既有地铁隧道沉降的影响规律

为研究道路施工引起下方既有地铁隧道的沉降问题,在地铁隧道上方斜穿施工道路的基础上,进行了现场隧道沉降变形实测研究,分析了道路在路基注浆加固、路床和路面结构层施工阶段中地铁隧道的沉降曲线。建立地铁隧道-土体-道路模型对道路施工的注浆加固过程及路床和路面结构层施工进行模拟,通过比较地铁隧道沉降计算结果与现场实测值,验证了该精细化模型的准确性。基于此,分析了路床和路面结构层总施工厚度、道路土体性质、隧道下卧土层、隧道衬砌强度等关键参数对地铁隧道的沉降影响规律。结果表明:地铁隧道的沉降值与施工厚度呈正相关关系;道路的存在对隧道的沉降影响越小,其弹性模量和泊松比对地铁隧道沉降几乎没有影响;卧土层的弹性模量越大,土层越不易变形,且地铁隧道沉降越小;衬砌弹性模量增大对地铁隧道沉降影响反而越小。

基于IPTA技术的广州市2017—2020年地铁沿线沉降监测

干涉点目标分析技术(IPTA)是一种常用的地表形变监测技术,能够克服大气延迟、时空失相关的影响,获取高精度的监测数据。本文采用IPTA技术对覆盖广州市2017年5月至2020年5月期间的85景Sentinel-1A影像进行处理,获取了广州市的平均形变速率信息。同时,本文还分析了广州市及其地铁沿线形变的空间分布特点。结果显示:广州市地铁沿线的整体地表形变较为稳定,沉降主要集中在6号线沿线,最大的沉降漏斗位于柯木塱站,沉降速率达到了-39.5 mm/yr。结合实地考察结果,IPTA技术能够为大范围城市地铁沿线的沉降监测提供可靠的信息支撑。

灰色-小波神经网络支持下对地铁工程沉降变形的预测

变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容,贯穿于项目的设计、施工和运行,对监测的沉降数据进行处理,并预测沉降量,提前对工程作出安全预警,有很重要的实际意义。本文基于GM(1,1)灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论,借助Matlab软件编程,建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例,将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据,结果表明组合模型具有很稳定的预测效果,比单独的GM(1,1)灰色模型预测准确度高,且训练样本越多,预测越符合实际情况。

不同灰色GM(1,1)模型在地铁沉降预测中的效果分析

将灰色系统理论应用在地铁沉降监测数据的预测预报中,用传统GM(1,1)、新陈代谢GM(1,1)模型和残差优化GM(1,1)模型分别对某地铁沉降监测数据进行预测,对比这三种方法对数据预测预报的结果,并对其精度进行分析,得出残差优化GM(1,1)模型对地铁监测数据预测准确、精度较高。

基于改进型变步长FOA-Richards模型的地铁工程沉降变形预测

针对Ricaaras曲线预测模型参数估计较难的问题,研究一种改进型变步长果蝇优化算法,对基本果蝇优化算法进行步长改进和流程优化,并将Ricaaras模型的参数估计转化成一个四维约束函数优化问题。遵循“最小线性二乘”的准则,实现Ricaaras模型的参数估计,将该模型应用于某市地铁沉降观测点的沉降趋势预测。为进一步验证算法准确性和有效性,将改进型变步长果蝇优化算法(改进型VS-FOA)与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)从预测精度和收敛速度两个维度进行对比分析,结果表明,用改进型VS-FOA算法估计的Ricaaras模型预测精度更高。

软土地区地铁道床沉降特征及其诱发因素分析

以上海4条地铁线路道床长期沉降监测资料为基础,分析了地铁隧道的纵向沉降特征;结合该地区地质环境调查资料,深入分析地铁隧道沉降与下卧层地层结构、浅部地下水位变化以及区域地面沉降三个地质环境因素之间的相互作用关系。结果表明,地铁隧道下卧地层结构差异是地铁隧道沉降差异性的重要地质环境因素,深基坑降排水引起降水目的含水层地下水位下降,使得降水目的层以及相邻软黏性土层发生较大的压缩变形,导致以降水目的层上覆软黏性土层为承载体的地铁隧道也随之发生沉降,区域地面沉降也是地铁隧道沉降的重要影响因素。

基于改进ELM回归算法的地铁沉降预测方法研究

为解决地铁不均匀沉降的预测问题,在传统极限学习机算法的基础上,结合经验风险最小化和结构风险最小化原理,提出了一种改进的极限学习机回归算法,并在此基础上构建了地铁沉降预测模型,应用实例表明,该方法的泛化性能和预测精度均优于传统的ELM算法和BP算法。