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        沉降監(jiān)測中幾種預(yù)測模型的建立

        2013-12-29 00:00:00歐陽紅星歐為林
        國土資源導(dǎo)刊 2013年10期

        摘 要:通過現(xiàn)場監(jiān)測及時掌握工程進(jìn)展?fàn)顩r和環(huán)境變化,對工程的安全穩(wěn)定具有十分重要的意義,尤其是沉降監(jiān)測的實時處理與預(yù)警。本文結(jié)合某工程實際沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)建立起了幾種預(yù)測模型,并對其發(fā)展趨勢進(jìn)行了預(yù)測。

        關(guān)鍵詞:監(jiān)測;沉降;預(yù)測;模型

        1 引言

        隨著建筑行業(yè)的發(fā)展,各種工程建筑的規(guī)模越來越大,對工程的精密控制要求也越來越高,因為一旦發(fā)生某種疏忽,對工程的打擊將是致命的。為了及時發(fā)現(xiàn)工程中的不穩(wěn)定因素,我們必須實時了解周邊土體以及建筑物的沉降變化,以便及時采取補救措施,確保施工過程的穩(wěn)定安全,減少和避免不必要的損失[1]。在工程中,通過對資料的研究和分析,確定監(jiān)測項目及監(jiān)測實施方法,并建立相應(yīng)預(yù)測模型,通過將監(jiān)測數(shù)據(jù)與預(yù)測值作比較,既可以判斷上一步施工工藝和施工參數(shù)是否符合或達(dá)到預(yù)期要求,同時又能實現(xiàn)對下一步的施工工藝和施工進(jìn)度控制,從而切實實現(xiàn)信息化施工[2]。因此,建立起預(yù)測模型,以便進(jìn)行控制和檢查,對沉降監(jiān)測是相當(dāng)重要的。目前,用于變形監(jiān)測的預(yù)報模型主要有回歸分析模型、時間序列模型(AR)、灰色系統(tǒng)預(yù)測模型(GM)、Kalman濾波模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等,各種預(yù)測方法有其優(yōu)缺點。本文通過結(jié)合某工程的實測沉降數(shù)據(jù),分別用回歸分析中的對數(shù)曲線模型、時間序列模型(AR)、灰色系統(tǒng)預(yù)測模型(GM)對其沉降進(jìn)行了預(yù)測,并對建立起來的三個模型進(jìn)行了精度分析與比較。

        2 監(jiān)測數(shù)據(jù)處理

        在監(jiān)測施工中,由于觀測設(shè)備各種故障或人為讀數(shù)誤差,觀測數(shù)據(jù)中往往會混入一些無效數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不能客觀地反映出變化情況。因此,為避免錯誤的發(fā)生,在數(shù)據(jù)分析前,最好先進(jìn)行粗差的檢測和剔除。如果一組觀測值若混有粗差值而沒有被剔除,則將影響最后分析預(yù)測結(jié)果。為了得到精度更高的結(jié)果,我們必須對觀測值進(jìn)行正確的取舍,剔除觀測數(shù)據(jù)中的粗差。一般的數(shù)據(jù)取舍原則有萊依達(dá)原則、格拉布斯準(zhǔn)則、t檢驗準(zhǔn)則、肖維勒準(zhǔn)則以及狄克遜準(zhǔn)則等[3]。本文采用格拉布斯準(zhǔn)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行粗差的剔除。

        格拉布斯準(zhǔn)則是在未知總體標(biāo)準(zhǔn)差情況下,對正態(tài)樣本或接近正態(tài)樣本異常值的一種判別方法。下面以某工程中特征點W137沉降數(shù)據(jù)為例,采用格拉布斯準(zhǔn)則去除數(shù)據(jù)中的粗差。沉降數(shù)據(jù)見表1。

        格拉布斯準(zhǔn)則計算步驟如下[4]。

        (1)首先計算平均值

        (2)根據(jù)公式計算對應(yīng)的殘差,結(jié)果見表2。

        (3)根據(jù)公式計算σ

        (4)判斷異常數(shù)據(jù),將按大小排列

        3 三種沉降預(yù)測模型

        3.1 對數(shù)曲線模型[5]

        對數(shù)曲線法就是把實測沉降歷時曲線看成是沉降隨時間緩慢增加的對數(shù)曲線, 對數(shù)曲線的方程為

        式中, t 為時間; 為 t 時刻的沉降; a、b 為待定系數(shù)。

        令,則有:

        式中,對數(shù)函數(shù)就變成了典型的一元線性回歸方程。

        其中參數(shù)計算公式為:

        3.2 AR(p)預(yù)測模型[6]

        時間序列,(t=1,2,…,n)的自回歸模型為

        自回歸模型也是一種線性模型,φ1,φ2,…,φp為模型參數(shù),p為模型的階。假設(shè)為白噪聲序列,即的數(shù)學(xué)期望,方差均為σ2,各間不相關(guān),協(xié)方差()。誤差方程為

        其矩陣形式為

        在下,模型參數(shù)最小二乘解為

        要確定模型階數(shù)p,先設(shè)階數(shù)為(p-1),求得其殘差平方和,與(p-1)階比較。如果結(jié)果差別不顯著,p階不必考慮,即采用p-1階為宜。令,由于,,構(gòu)造F檢驗統(tǒng)計量

        選定顯著水平α,查F分布表得分位值Fα(1,N-2p)。若F>Fα(1,N-2p),則應(yīng)采用p階,否則采用p-1階。

        3.3 GM(1,1)灰色預(yù)測模型[7,8]

        灰色預(yù)測法即對含有不確定因素的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測的方法。它所需的樣本少,也無需樣本有規(guī)律性分布,但其預(yù)測的精準(zhǔn)度是較高的,而且可用于近短期和中長期預(yù)測。GM (1,1) 模型是灰色預(yù)測法中最常用的模型,只要原始數(shù)列有4個以上的數(shù)據(jù)就可以通過數(shù)據(jù)的變換來建立起模型。

        (1)對原始序列χi(0)(i=1,2,3,…,n)進(jìn)行一階累加。

        (2)利用此新序列生成緊鄰均值生成序列。

        (3)建立灰色 GM(1,1)模型的一級白化微分方程。

        (4)灰色 GM(1,1)模型參數(shù)列的最小二乘估計為

        將計算求的參數(shù)a,b代入式(3)求微分方程,取,可得到灰色GM(1,1)預(yù)測模型為:

        (5)對此式再做一階累減還原計算得到原始序列的灰色 GM(1,1)預(yù)測模型為:

        4 工程實例

        將進(jìn)行粗差處理后的數(shù)據(jù)按照以上三種模型的建模步驟進(jìn)行建模,求得三種模型的表達(dá)式分別為:

        雙曲線預(yù)測模型:

        AR(2)模型:

        GM(1,1)灰色預(yù)測模型:

        其中,AR(p)經(jīng)計算結(jié)果驗證,p=3不顯著,故采用p=2,建立AP(2)模型。GM(1,1)灰色預(yù)測模型根據(jù)檢驗計算可知,此模型精度為一級。

        根據(jù)三種模型所得的預(yù)測值見表3,預(yù)測曲線圖見圖3。

        最后經(jīng)殘差方差計算公式[9]:

        計算得到對數(shù)曲線模型預(yù)測的殘差方差為0.0023mm2,AR(p)預(yù)測模型殘差方差為0.0043mm2,GM(1,1)預(yù)測模型殘差方差為0.0030mm2。雖然以上三種預(yù)測模型均能在一定程度上反映其發(fā)展趨勢,但通過三種曲線的殘差方差可以發(fā)現(xiàn),對數(shù)曲線模型殘差方差值最小。且通過曲線圖可以發(fā)現(xiàn),對數(shù)曲線擬合度較高,更適合于作為此監(jiān)測點的預(yù)測模型。在實際監(jiān)測中,我們需根據(jù)具體情況,選擇最佳預(yù)測模型,以提高預(yù)測精度。

        5 結(jié)語

        本文結(jié)合工程實例,對沉降監(jiān)測所得數(shù)據(jù)進(jìn)行了粗差的剔除,并在此基礎(chǔ)上詳細(xì)闡述了對數(shù)曲線預(yù)測模型、AR(p)預(yù)測模型以及GM(1,1)灰色預(yù)測模型的建立。但是在現(xiàn)場施工以及監(jiān)測中,情況十分復(fù)雜,要考慮的因素也很多。因此在預(yù)測時,應(yīng)考慮采用多種不同方法建立預(yù)測模型,在經(jīng)過比較分析后,選擇其中最適合的一種模型進(jìn)行預(yù)測預(yù)警。同時我們也可以從實際情況出發(fā),考慮建立組合模型進(jìn)行預(yù)測,以提高預(yù)測精度[10]。

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