地铁变形监测数据挖掘及工程应用

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1、隶韵大，粤．硕士学位论文地铁变形监测数据挖掘及工程应用姗。mM烈烈G。F～煳UNDERGROUNDDEFORMATIONANDENGINEER【NGAPPLICATIONADissertationSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYSUNingSupervisedbybuoervlsedProf．HUWu—shengSchoolofTransportationSoutheastUniversityMarch2013东南大学学位论文独创性声明本人声明所

2、呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：蒸二鱼日期：趁!主：皇至!竺』东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密

3、论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：壅：量导师签名：摘要近年来，随着经济的快速发展，人口数量的急剧增长，城市交通面临严峻挑战。由于地铁为代表的城市轨道交通在解决交通拥堵上具有明显的优越性，地铁建设的浪潮迅速在全国范围内展开。保障地铁运营安全成为轨道交通的首要课题，及时展开地铁变形数据的研究对于保障地铁安全具有重要意义。本文以南京地铁某区段的变形分析与预测为目标，收集大量现场实测数据，引入时间序列分析手段，对隧道变形分析和预测模型进行了以下研究：1)综合国内外地铁变

4、形监测研究现状，介绍了南京地铁隧道自动化变形监测系统的组成、监测网的布设方法、监测方法和技术要求等，重点对监测误差来源和监测精度进行了分析。2)简述监测网参考基准和常见基准点稳定性分析方法。编程实现对数据初步平差改正，分析观测值的改正数，选定潜在不稳定点，采用组合后验方差法确定并删除不稳定点后进行二次平差。提出了组合后验方差检验法灵敏度概念，并通过大量的试算确定了灵敏度范围，实现在监测现场简单、快速判定基准点稳定性，对于工程实践具有指导意义。3)重点研究时间序列的模型构造方法，对传统的回归分析模型进行了补充。本文尝试对现有的白回归特性删力模型进行改进，同时在

5、模型研究中根据现有模型的不足引入组合模型和数据差分，创新地提出了两种方法：融合了时间变化因子的改进自回归朋∽模型；组合差分以删p，Z力模型两种新模型。4)结合工程实例对南京地铁某区段监测点形变量进行了计算，建立了四个预测模型，对比分析了各种模型的样本学习和预测精度。相比传统回归分析模型的精度(士1．05mm)，本文提出的改进自回归Ag(p)模型的精度(士O．18mm)提高了82．8％；相比回归分析模型，提出的组合差分ZeZlCA(p,a',力模型的精度(土0．07mm)提高了93．3％，取得了令人满意的效果。关键词：自动化监测基准点稳定性变形预测时间序列模型

6、ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofeconomicandrisingpopulation，urbantrafficisfacingseriouschallenges．Asarepresentativeofurbanrailtransit，obviousadvantagesofmetroinsolvingtrafficcongestionleadingtothemetroconstructionwavespreadnationwidequickly．Studyonthedeformationdatatoensurethesafe

7、tyofmetrooperationhasgreatsignificance．Inthisdissertation，takingNanjingmetroline2deformationanalysesandforecastforthetarget,usinglargeamountofactualmeasureddata,introducingtimeseriesanalysismodel．Theresearchesonmetrodeformationanalysisandpredictionmodelareasfollows：1)Summarizedthea

8、chievementsonmetrodeformat