多元回归优化模型在地铁地表沉降变形中的分析与应用

论文摘要

21世纪的今天,中国在众多领域已然有诸多实质性的突破,在轨道交通方面,地铁一词已经是家喻户晓。然而,地铁作为现代化交通的主要工具,它为人们的出行带来了便利和舒适,同时也为周边建筑物、穿越的既有路面以及工程的施工埋下了不可小觑的隐患。对于这些隐患,首先就是地铁在建设过程中因沉降变形过大所导致的路面、隧道塌陷,其次就是地铁建成后对所穿越的地表以及周边建筑物带来的变形问题。无论是在建的地铁还是已经建成的地铁,如果不能及时的控制各类变形问题,那将是十分严重的安全问题,为了避免此类问题的发生,针对所有在建和已建成的地铁工程,进行全面的变形监测是尤为重要的。目前,地铁施工区的地表以及地下隧道的变形监测理论方法主要有:回归分析法、小波分析理论、抗差卡尔曼滤波模型、灰色理论模型、BP神经网络以及时间序列模型等。本文主要以多元回归模型作为研究的基础模型,通过对自变量参数的优化筛选、原始数据的去噪,以及多元回归系数的优化,最后实现多元回归模型的整体优化。数据去噪方面,将抗差卡尔曼滤波模型与小波分解与重构变换软阈值去噪模型进行去噪精度对比,从而得到去噪精度最高的数据作为优化多元回归系数以及建立优化模型的基础。通过多元回归模型优化前后的对比,从而分析出优化后多元回归模型的优势所在,并根据实际施工情况,将优化模型应用实际的效益发挥到最大。本文首先介绍了地铁隧道变形监测的背景和意义、国内外研究现状及数据处理的方法,其次介绍了多元回归模型的理论及其应用;在小波分析理论中,阐述了几种常用的小波函数,并分析这几种小波函数特点,通过MATLAB软件实现了小波去噪的功能;最后通过地铁施工区地表沉降工程实例,运用多种方法的交叉使用实现了多元回归模型的优化,并总结出优化后的多元回归模型从模型的拟合曲线、拟合残差、预测误差及预测值的准确率均比未优化的多元回归模型好等优点。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 刘富强

导师: 艾合买提·依布拉音

关键词: 变形监测,多元回归模型,参数优化,抗差卡尔曼滤波,小波去噪

来源: 新疆大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 地质学,地质学,工业通用技术及设备,铁路运输

单位: 新疆大学

分类号: U231.3;P642.26

总页数: 88

文件大小: 2384K

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标签：变形监测论文;  多元回归模型论文;  参数优化论文;  抗差卡尔曼滤波论文;  小波去噪论文;