组合预报模型在建筑物沉降监测中的应用

发布时间：2017-04-26 03:11

  本文关键词：组合预报模型在建筑物沉降监测中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：建筑物沉降监测主要是通过对建筑物上预先布设的监测点有规律的周期性的观测,利用各期所得的数据与首期原始数据对比分析,通过简单的求差处理,可以求取相对于初次监测各监测点上原始高程的各期的累积沉降量。再分析处理这些获取的对应的监测点上的沉降量的变化速率等一系列参数来反馈最终建筑物在未来一定时间内的变化趋势以及发生安全事故的可能性。所以可以通过对建筑物沉降监测处理来预测实际建筑物的额沉降过程,为工程的安全进行提供保障和相关的资料。本文主要通过介绍三种预测模型在芜湖市弋江区还原小区11#楼的沉降监测预测工作中的应用展开,文章第一章主要介绍了沉降监测的概念、意义、发展现状以及主要预测模型,同时简单叙述了本文的主要行文安排流程及相关技术路线。第二章主要是针对本文的监测工程项目作出具体介绍及相关的技术规范等,涉及：建筑物沉降监测点类别与监测点布设条件、观测周期如何确定、沉降监测网确定、沉降监测仪器选择等细节；第三章主要对实际测量沉降数据进行预处理工作,剔除其中的可能存在的粗差值,主要为奇异值检验和最小二乘拟合在监测数据的预处理中发现粗差进行剔除工作；第四章主要介绍了三种预测模型,分别为线性拟合预测、灰色时间预测、时间序列预测等三种方法,通过处理相同的原始数据(第5-10期沉降监测原始数据)预测第11、12期的沉降数据,再对比实测值的第11、12期沉降数据,分析几种预测模型各自精度和自身不足之处；第五章主要是介绍组合定权的方法,介绍了两种定权模型,经典定权法和最优定权法。最后再运用经典定权法结合灰色-时间预测、灰色预测、时间预测进行精度分析,最终选出最合适本工程的预测模型,也为以后类似沉降监测预测项目提供参考资料,总体上具有良好的科研、经济价值效益。
【关键词】：沉降监测 奇异值检验 最小二乘拟合 MATLAB 线性拟合 时间序列预测 灰色预测 组合预测
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU196.2
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 1 绪论13-20
• 1.1 沉降监测概述13-15
• 1.1.1 沉降监测概念13
• 1.1.2 监测研究对象13
• 1.1.3 沉降监测内容13-14
• 1.1.4 沉降监测意义14-15
• 1.2 国内外发展现状15-18
• 1.2.1 国内研究现状15-17
• 1.2.2 国外研究现状17-18
• 1.3 本文的研究内容和组织结构18-20
• 1.3.1 论文研究内容和技术图18-19
• 1.3.2 主要内容章节介绍19-20
• 2 监测方案的设计与制定20-31
• 2.1 沉降监测网的设计20-23
• 2.1.1 监测点的布设20-21
• 2.1.2 监测网的设计21-23
• 2.2 监测的技术要求23-26
• 2.2.1 沉降观测的等级与精度23-25
• 2.2.2 沉降观测的周期和时间25-26
• 2.3 工程概况26-28
• 2.4 沉降观测规范与作业依据28
• 2.5 沉降观测仪器的选择28-29
• 2.6 本章小结29-31
• 3 数据预处理原理与原始数据预分析31-38
• 3.1 原始数据预处理31-36
• 3.1.1 奇异值剔除31-33
• 3.1.2 最小二乘拟合检验33-36
• 3.2 原始数据预分析36-38
• 4 数据预测模型与数据处理38-75
• 4.1 线性拟合38-52
• 4.1.1 线性拟合原理38-39
• 4.1.2 一元线性回归模型39-46
• 4.1.3 一元线性回归沉降预报46-47
• 4.1.4 二元线性回归模型47-50
• 4.1.5 二元线性回归沉降预报50-52
• 4.2 灰色预测52-67
• 4.2.1 灰色预测原理52-53
• 4.2.2 GM(1,1)等间隔序列预测模型53-55
• 4.2.3 GM(1,1)非等间隔序列等间隔化处理55-56
• 4.2.4 GM(1,1)模型精度检验56-58
• 4.2.5 GM(1,1)预测数据处理58-65
• 4.2.6 GM(1,1)模型沉降预测65-67
• 4.3 时间序列67-74
• 4.3.1 时间预测原理67
• 4.3.2 平稳时间序列分析模型67-68
• 4.3.3 时间序列特征的识别68-69
• 4.3.4 时间序列特征值的求算69-71
• 4.3.5 非等间距时间序列等间隔化处理71
• 4.3.6 时间预测数据处理71-74
• 4.4 章节小结74-75
• 5 组合预报模型在建筑物沉降监测中的应用75-80
• 5.1 组合预报模型的基本原理75-77
• 5.1.1 经典定权法75-76
• 5.1.2 最优定权法76-77
• 5.2 组合预测模型计算分析77-79
• 5.3 本章小结79-80
• 6 总结与展望80-81
• 6.1 本文总结80
• 6.2 展望80-81
• 参考文献81-84
• 致谢84-85
• 作者简介85

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