优化灰色BP神经网络组合模型在基坑沉降监测中的应用

基坑沉降监测是基坑工程施工中的一个重要环节.为准确预测基坑沉降,采用优化灰色GOM(1,1)模型与BP神经网络组合预测.GOM(1,1)模型是在GM(1,1)模型原理上对其参数进行优化,使拟合值接近观测值,BP神经网络具有较强的非线性数据处理能力,优化组合模型结合两者优点应用于基坑沉降监测,得出优化后的组合模型对基坑沉降数据预测优于普通组合模型.

基于ARMA模型的基坑沉降监测数据分析

通过比较几种常见的时间序列分析模型揭示时间序列的基本方法和动态特征,采用自回归移动平均(ARMA)模型对建筑物基坑沉降监测数据进行分析,详细阐述模型的建立和优化过程,最终实现对变形的预报,并分析了预报结果。

全站仪水准法在基坑沉降监测中的分析与应用

随着基坑工程的不断发展,传统的沉降监测方法在复杂的基坑环境中,高程传递困难,已很难适应目前城市中各类复杂深基坑的施工环境。基于此,提出了全站仪水准法对基坑进行沉降监测。该方法配合高精度反射片,既有水准测量任意设站的特点,又很大程度地减少了三角高程测量的误差来源,施测灵活、快速,旨在解决因基坑复杂环境而高程传递困难或无法进行高程传递的问题。通过验证分析,基于高精度全站仪此法可代替传统三等水准测量,以达到经济、快速、有效地取得基坑沉降数据的目的。