某高速公路物流仓储区地基沉降预测模型建立与分析

为了解某高速公路物流仓储区地基沉降规律,预设沉降观测点,自动化观测系统采集沉降数据,研究分析沉降规律,最后基于沉降数据,拟合并提出沉降预测模型。结果表明:仓储区地基沉降由西向东呈倒V字分布,西侧7#、8#测点间倾斜度最大;相比于线性回归分析法和三段泊松曲线法,采用迭代泊松曲线法拟合的沉降模型可较好预测后期地基沉降,预测值与实测值较为吻合;预测显示,3#测点最终沉降值最大,达到118.71 mm;7#、8#测点与2#、3#测点间倾斜度分别将在272 d与307 d后超过限值0.002;后期应重点观测该2个测段的倾斜度的变化。

基于支持向量机的建筑物沉降预测模型研究

建立基于支持向量机的建筑物沉降预测模型,并将其应用于建筑物的沉降预测。与采用BP神经网络的预测结果相比,支持向量机取得较好的预测结果。实例表明支持向量机在小样本数据的预测上具有精度高、泛化能力强的特点,为建筑物的沉降预测提供一种新的方法。

南宁地铁盾构双线隧道地表沉降预测模型研究

依托南宁地铁2号线土压平衡盾构施工的双线隧道,通过对施工现场地表沉降的监测分析,揭示了双线隧道左、右线先后开挖过程中的地表横向沉降规律与地表沉降变形的历时变化规律。在此基础上,采用Peck沉降槽理论,考虑双线隧道盾构施工的相互影响,引入左线隧道施工对右线隧道地表沉降影响系数和右线隧道施工对左线隧道地表沉降影响系数,并提出这两个影响系数的确定方法,对相互影响范围内的双线隧道地表沉降公式进行修正,从而提出了一种采用分段函数形式表达的地铁双线隧道盾构施工引起地表沉降的预测模型,并验证了该预测模型的可靠性。

甘肃阳山金矿沉降预测模型探讨

2009年开始对阳山金矿305号矿脉利用坑道采矿,矿区内已经形成了规模不等的4个矿渣堆。截止到2013年,坑道地表和矿渣堆附近部分区域已有明显沉降出现,这对坑道地表和矿渣堆附近的各种地质工程的施工造成了不同程度的安全隐患。文章选取SM04采矿坑道及矿渣堆,在它们的周围区域布置12个观测点,利用高程拟合方法采集这12个点10期的高程数据,通过等维新息模型对这些数据进行分析对比,同时根据矿区实际,增加水文观测数据和坑道内岩石承载数据作为模型演算参数,尝试为阳山矿区建立一套沉降预测模型,以便为矿区地质工程施工提供安全预警。

基于实测数据的地铁隧道长期沉降预测模型研究

基于上海地铁二号线的实测沉降数据,运用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对传统BP神经网络进行了优化,以弥补BP神经网络在网络结构、权值和阈值选择上的随机性以及容易局部收敛等缺陷,据此提出了两种新型隧道长期沉降预测模型,即GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络模型;并对比研究了经验曲线、BP神经网络、GA-BP神经网络以及PSO-BP神经网络等模型方法的优缺点及预测效果.研究发现,以上各神经网络模型均取得了较为满意的预测结果,其中PSO-BP神经网络模型的预测精度最佳,且运算速度最快,是文中所提方法中最适用的盾构隧道长期沉降预测模型.

基于微分进化算法的逻辑斯谛沉降预测模型

预测沉降的逻辑斯谛曲线模型,其函数表达式是一非线性方程,采用传统方法对模型参数进行回归处理往往因为计算复杂和人为因素的影响,而使预测结果带有较大的误差。为此,用微分进化算法来直接估计逻辑斯谛曲线模型的待定参数,从而建立了基于微分进化算法的逻辑斯谛沉降预测模型。基于MATLAB环境编写了算法的实现程序,结合实际工程的沉降观测数据进行了模型的应用研究。实例计算结果表明,基于微分进化算法的逻辑斯谛曲线模型具有良好的适应性,能很好地反映地基沉降变形的规律,拟合实测沉降数据精度较高,该模型具有一定的参考和使用价值;作为一种简单、鲁棒的算法,微分进化算法在求解高维复杂非线性问题中表现出求解速度快、自动化程度高、程序通用性强、初值区间选择无关性等优点。

基于GM(1,1)模型的沉降预测及应用

地表沉降的防治已经成为近年来人们研究的重点问题。沉降灾害严重地破坏了人们的生活环境,限制了城市的发展速度。选用GM(1,1)模型对某市沉降区域内的6个特征点进行预测。结果表明,GM(1,1)模型可以作为基于时间序列的预测模型在沉降的预防治理中应用。

盾构隧道掘进地表沉降监测数据分析及模型研究

以广西某地铁盾构隧道掘进期间监测数据为基础,分析盾构施工中地表沉降的变化规律。分为两个部分:一是沿掘进方向,轴线上方地表点历时变化统计分析,通过多项式拟合得出轴线上方地表沉降点的沉降变化模型;二是垂直于掘进方向,不同监测断面的累计沉降量分析,在Peck公式的基础上,综合考虑双线掘进的叠加影响,通过对实测数据进行拟合分析,得出双线盾构掘进沉降槽宽度系数和土体损失率参数。结果显示:(1)多项式模型对轴线沉降点相对掘进前后80 m范围内变化拟合较符合,整体呈现S型,前期略有抬升,后逐渐下沉,沉降主要集中在前后20 m期间,后趋于平缓;(2)Peck沉降公式拟合模型适用于该项目,预测值与实测数据吻合良好,综合多个监测断面拟合结果,提出广西地区参考沉降槽宽度参数K为0.42±0.13和土体损失率Vs为0.42±0.2。

基于精细化监测的地面沉降潜力预测模型应用研究

地面沉降是我国主要的地质灾害之一,评价和预测地面沉降的发展趋势十分必要。本文引入实测沉降数学模型中的双曲线型沉降模型、指数型沉降模型和成长曲线型沉降模型,结合钻孔全断面分布式精细化监测系统获取地表以下不同层位连续的变形情况,建立了基于分布式光纤监测地层变形数据的地面沉降预测模型,可精细化实现地面沉降潜力评价。以天津市滨海新区G06光纤监测钻孔结果为例,对比了3种沉降模型的预测效果,结果表明:天津滨海地区地面沉降曲线呈现非线性衰减特征,2017年10月至2019年12月,累计沉降量已达52.4 mm,预计极限沉降量约为92.6 mm,仍有约43.4%的沉降潜力,沉降空间较大,并预计将于2050年进入沉降稳定阶段。该地区3.4~18.4 m的黏土质粉砂和粉细砂层当前沉降量较大,是目前地面沉降的主要层位,即“优势层”;18.4~38.4 m的粉质黏土和黏土质粉砂层虽当前沉降量较小但其剩余沉降量较大且沉降持续时间较长,需长期重点关注其沉降变形情况,是后期监测的“优先层”。

考虑实测数据新旧程度的工后沉降单项模型预测方法

工后沉降预测是建筑物地基或路基安全性与加固维护方案决策的重要依据。因此,为了获得更加合理而简单实用的单项模型工后沉降预测方法,本文针对实测沉降数据新旧程度对地基沉降预测效果的影响,引入新鲜度函数,对单项预测模型沉降计算值与实测值之间的误差描述方法进行改进,从而建立出单项预测模型拟合分析的新型目标误差函数,并在此基础上,提出了基于实测沉降曲线的拟合分析确定地基单项沉降预测模型参数的新方法,进而提出了反映实测沉降数据新旧程度影响的单项模型工后地基沉降预测新方法。它既不失传统单项模型沉降预测方法简单实用的特点,还能明显改善地基沉降预测的效果。

高填方路堤工后沉降理论预测模型研究

依托黄土高原地区典型城西环路高填方路堤工程,对高填方路堤施工后沉降进行长周期变形监测和系统分析,并采用5种理论沉降预测模型进行回归对比分析。研究结果表明:采用半填半挖的高填方路堤,填土深度较大的路肩区域土体沉降均大于相应深度行车道区域土体沉降,沉降周期经过11个月后才趋于稳定;受原地形横坡较陡和回填厚度大的影响,路肩区域表层土体沉降明显较大;由于路堤冻胀影响,导致了路堤出现累计沉降出现降低的阶段性反常现象;指数理论沉降预测模型能更好地反映黄土高原地区高填方路堤的工后沉降变化规律,可以为类似工程科学合理的预测工后沉降提供参考。

改进粒子群-极限学习机模型在面板堆石坝运行期沉降预测中的应用

针对极限学习机(ELM)沉降预测模型中随机权值和阈值导致部分节点无效的问题,引入改进粒子群算法(IPSO)优化极限学习机的参数,构建基于改进粒子群-极限学习机算法的面板堆石坝运行期沉降预测模型,并将其应用于某完建的面板堆石坝运行期沉降预测中。结果表明,与未优化的极限学习机预测模型和统计回归预测模型的拟合预测结果相比,经改进粒子群算法优化后的极限学习机预测模型在测点上的拟合精度更高,且由于引入改进粒子群算法后,极限学习机在满足精度条件下所需预设的隐含层神经元数更少,这可极大地降低模型网络的复杂度,避免模型在训练中出现过拟合现象;三个模型中IPSO-ELM模型的泛化能力更好,预测结果更精确、稳定。

西北地区高填方地基沉降的预测模型研究及分析

沉降变形一直都是困扰填方工程的关键问题,原始地基中存在的湿陷性黄土与粉质黏土会导致沉降增大以及不均匀沉降等现象的发生。因此,做好工程的沉降监测和工后预测,对于保障高填方地基的稳定性至关重要。笔者以西北某机场迁建工程中高填方沉降监测数据作为依据,分别应用双曲线、对数和指数拟合曲线对填方地基的沉降进行预测、分析与对比,总结出各模型的拟合特点。同时采用灰色系统理论GM(1,1)对高填方地基建立另一种沉降预测模型,而针对GM(1,1)灰色模型预测值在沉降后期开始偏离实测曲线的问题,提出GM(1,1)BP神经网络联合预测模型。最后通过采用不等权系数将灰色GM(1,1)模型和曲线模型结合,构建组合模型,以求最大程度提高GM(1,1)灰色模型预测精度,为西北地区未来类似工程的地基沉降预测提供借鉴。

基于小波去噪的改进的双曲线沉降预测模型

针对滨海抽水站沉降情况,提出了基于小波去噪的改进的沉降双曲线预测模型,给出了模型预测方法。采用不同的沉降预测模型通过滨海抽水站沉降观测数据进行沉降预测,结果表明:提出的改进型双曲线预测模型有效地保证了前期预测效果,同时又提高了后期的预测精度,总体效果较其他模型有所改善。

沉降预估界面及沉降预测模型的对比分析

由于沉降资料分析的工作量大 ,所以利用 Matlab5 .3软件开发了沉降预估可视化界面。利用这一界面采用双曲线拟合法、指数曲线拟合法和灰色 Verhulst模型拟合法对高路堤沉降进行预测 ,并结合工程实例分析比较

地基沉降数据拟合与预测——以某电厂钢结构车间为例

文章以某电厂钢结构车间地基为研究对象,布设静力水准测点,长时间实时监测地基沉降情况,研究地基沉降规律,拟合沉降数据,提出适用的沉降预测分析模型。研究结果表明,厂房东南角10#测点沉降值最大,厂房结构整体往东南侧倾斜;相比于线性回归分析法和三段计算泊松曲线法,采用迭代泊松曲线法的沉降预测值与实测值偏差小,可用于预测厂房后期沉降;通过预测,405 d后,6#、7#测点间倾斜度接近限值;571 d后,7#、8#测点间倾斜度接近限值;10#测点最终沉降值最大,预测结果为192.77mm。后期应重点观测该测点区域的结构病害发展,以保证结构安全运营。

改进新陈代谢GM(1,1)模型在地表沉降预测中的应用

地表沉降是衡量建筑稳定性和安全性的重要指标,对地表沉降进行预测可以确保建筑施工的顺利进行。新陈代谢GM(1,1)模型通过去除旧的数据、补充新的预测数据进行沉降预测,相对于传统灰色模型GM(1,1),其精度有一定程度的提高,但由于灰色模型含有指数增长的特点,导致新陈代谢GM(1,1)模型预测数据的误差会不断积累。提出一种在新陈代谢GM(1,1)模型基础上改进的模型,将原始灰色微分方程替换为代数递推方程,使预测结果仅与数据序列初始值相关,从而降低累计误差的影响。利用某基坑沉降观测数据进行试验,对比分析GM(1,1)模型、新陈代谢GM(1,1)模型与改进后新陈代谢GM(1,1)模型的沉降预测结果。结果表明,改进后模型预测精度明显提高,绝对误差最小值为0.112 mm,最大值为1.032 mm。

广西丘陵地区高填方沉降分析及预测模型研究

为了研究广西丘陵区域复杂地质基底条件下高填路堤沉降变形规律,文章结合室内物理力学指标特性试验结果及现场沉降监控量测数据,对某高速公路高路堤顶沉降、路基横断面水平位移及路基纵断面水平位移进行监测。绘制了累计位移沉降量-时间曲线,并分析相关影响及路基沉降变形规律。结合实际工程监控量测数据采用双曲线模型估算公式计算方法对丘陵地区高填方路基的沉降变形进行了模拟和预测。

基于Verhulst模型的公路隧道沉降预测

科学的预测隧道拱顶沉降量是隧道监控设计的重要环节。监控量测中的隧道拱顶沉降数据大多具有"S"形特点,能较好地满足Verhulst模型的需要。应用该模型对隧道拱顶的沉降量进行预测研究,结果表明该模型是一种简单经济、精度较高的灰色数据预报系统。

安康机场罗家河膨胀土高填方沉降变形特征研究

安康机场罗家河高填方是国内罕见的膨胀土填方体。通过表面与底部涵洞沉降监测,对其沉降变形特征进行了研究。结果表明,膨胀土高填方次固结阶段的表面沉降受降水影响显著,出现反复膨胀变形,最大膨胀速率为0.485mm/d;建立了考虑填方厚度与沉降时间的膨胀土高填方工后沉降预测模型,模型参数u可表征挖填交界面处地基沉降在此处产生的拖拽效应引起的沉降量,模型计算值与实测值平均相对误差为12.17%,该模型可为地质条件与填筑材料类似工程的工后沉降预测所借鉴;依据填方体胀缩变形可将其分为8个阶段,胀缩变形阶段均与时段降水量关系密切,其中缓升段Ⅶ时段降水量为644mm,对应的膨胀量达44mm;该膨胀土填方体总体表现为膨胀,而非其他岩土填筑体的压缩变形。