基于监测数据地铁施工变形预测方法探析

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1、基于监测数据地铁施工变形预测方法探析　　【摘要】地铁工程的施工措施的开展可以受到来自很多方面因素造成的影响，但是其中的地表沉降是最主要的因素之一。本文按照工程施工的具体要求，主要针对地表变形预测方法当中的回归分析法、灰色理论分析法以及指数平滑法在地铁工程施工使用的效果进行了探讨，并且对三种方法在工程使用中的优缺点实行了对比，从而得出它们对地铁工程的适用性。【关键词】地表沉降；地铁施工；地表变形预测方法中图分类号：[F235.3]文献标识码：A8基于监测数据地铁施工变形预测方法探析　　【摘要】地铁工程的施工措施的

2、开展可以受到来自很多方面因素造成的影响，但是其中的地表沉降是最主要的因素之一。本文按照工程施工的具体要求，主要针对地表变形预测方法当中的回归分析法、灰色理论分析法以及指数平滑法在地铁工程施工使用的效果进行了探讨，并且对三种方法在工程使用中的优缺点实行了对比，从而得出它们对地铁工程的适用性。【关键词】地表沉降；地铁施工；地表变形预测方法中图分类号：[F235.3]文献标识码：A8随着国家改革开放政策的实施，我国的经济出现了繁荣发展的景象，而地铁因为其具有耗能小、载客量大以及速度快的优点而被广泛地使用在城市的交通道

3、路中。但是地铁工程的建造对安全系数要求非常高，因为如果地铁施工产生安全故障，非常有可能对工程四周的建筑物特别是相邻的地下管线安全造成不小的影响。而地铁工程建筑的安全系数主要受到地表沉降的影响，使用哪种方法可以有效地避免地铁施工时受到地表沉降带来的影响已经成为为相关施工人员重点考虑的内容[1]。笔者根据这些年来在具体地铁工程施工时使用的表沉降预测方法内容，进而探讨了这些地表沉降预测方法对施工可形成的效果，分析它们在使用中的优缺点，详细地研究了归分析法、灰色理论分析法以及指数平滑法在各种地质背景与施工方法中的使用性

4、。1.探究地表沉使用的降预测方法地铁工程建筑时，相关技术人员对工程四周和附近的地表沉降情况进行准确的预测可以在一定程度上减少地铁施工时因为地表沉降而引起安全事故的出现率，并且还能够增加地铁工程的安全施工系数。在地表沉降预测方面可以使用的方法非常多，但是在地铁工程当中具体使用非常多的主要有回归分析法、灰色理论分析法以及指数平滑法这三种地表沉降预测方法。该三种方法的使用，可以给地铁工程建设时避免很多可以预测的安全事故，在一定程度上提高了其施工的安全系数。1.1指数平滑法分析8指数平滑法构成的原理主要以每期指数平滑值

5、均属于当期具体观测值和前一期指数平滑值两者进行加权后取其平均的内容为原则。该方法属于时间序列分析法结构当中的一个方法，其主要具有两种原则：（1）能够对未来的历史时间造成影响，因为其远近的差异由此形成其对未来的影响也是存在差异的。历史时间的远近和影响主要呈现负相关的趋势，一般历史时间比较近，而未来受到的影响则大；历史时间比较远，未来受到的影响也就比较小。（2）新预测数值主要根据“误差反馈”原理，然后连续使用预测误差对其开展纠正，构建模型时，计算步骤如下：先对每期的单双指数平滑值进行具体计算，其次再对时刻的水平值和

6、增值进行实际计算，两个步骤全部完成后再对预测值开展相关的计算。此种方法使用时，因为需要进行的计算量不小，一般来说，不管序列的基本趋势是如何复杂，但是在原则理论上均能够使用高次的指数平滑公式构建一个相对非常优秀模型。由此施工工程具体使用的地表沉降预测方法中大部分工程都会选择使用二次与三次的指数平滑法。尽管目前的指数平滑法理论非常成熟，其预测的结果精准率非常大以及其在精很多工程当中都有使用到，可是其自身还是形成不少缺点，也可以对预测的结果产生一定的影响，还需要对其不断改进完善。1.2回归分析法分析8地表沉降预测方法

7、当中的回归分析法主要在以预测模型为基础的条件下而成立的，其按照数理统计理论的相关内容构建自变量和因变量两者之间的回归方程式，也就是回归关系函数表达式。通常来说，该方法主要包含着线性与非线性两种回归法，而当中的线性回归法由于其表达式以及在工程中使用比较便捷，因而被普遍地使用在工程建设方面的对地表沉降进行预测方面。一般来说，回归分析法如果面对的是自变量属于时间，而因变量属于建筑物和地下管线两者之一的变形值情况时，其主要是对监测数据出现的变形情况进行预测。但是某些时候，虽然时间与变形值之间的关系并不属于线性，但是为了

8、计算便捷，一般选择使用恰当的曲线表达式开展拟合，也就是使用数学办法把非线性回归关系转变成为线性回归关系后，再开展分析，经选择取变形值和观测时间，同时确认变量之间的有关系数，再以此为基础构建线性回归模型，如果出现当中两个变量的相关系数γ和1非常接近的情况时，那么可以证明二者之间的相关性非常高，而模型拟合的效果十分好，也就意味着其预测的结果错误率不大。该种地表沉降预测方法可对原始序列形成需