[分享]隧道监控量测预测的四大方法

发表于2018-09-14     442人浏览     0人跟帖     总热度:72  

        隧道监控量测通过对必测项目和选测项目的量测将产生大量数据。由于偶然误差等因素,数据具有一定的离散性和波动性,因此需对其进行分析处理。分析处理过程,首先,应将具有明显错误的数据去掉,若该数据重要或错误数据太多导致无法进行分析,则需考虑补测;然后,对数据进行填表制图、误差处理等计算;最后,分析整理后的数据,分析的目的主要是抓住相关参数与时间之间的变化规律,从而对所测项目相关参数等进行预测,判断设计、施工的合理性,提防潜在危险,并对其预警。下面陕西领航软件小编给大家介绍下目前的预测方法主要有哪几种?

隧道监控量测

  1、动态方程法

 

  动态方程法也称为回归分析法,是目前最主要采用的数据分析处理法。它从自变量和因变量一组数据出发,寻找一种函数模型,尽量将所测数据囊括其中并减小误差。该方法常用函数模型有对数函数、指数函数和双曲线函数三种模型。随着计算机的快速发展,有理函数模型等复杂模型也得到应用。

 

  2、时间序列法 

 

  该法运用统计学原理,探求量测数据随时间的变化规律,根据其历史演变规律来预测其未来演变规律和趋势。相比其他预测方法而言,该法显得更加简单、准确。 

 

  3、灰色模型法 

 

  灰色系统理论在1982年由我国邓聚龙教授提出。它能在数据信息不充分的条件下,建立用于系统未来行为预测的数学模型。随着在隧道监控量测实际运用中的不断优化改进,该预测方法在实际工程应用中已获得较高精度。 

 

  4、神经网络预测法 

 

  20世纪80年代,神经网络理论得到了长足的进步。它借鉴了人体信息传输系统学,具有在复杂条件下较好的建模能力和良好的数据拟合能力。李元松等人通过对比动态方程法、灰色模型法和有限单元法预测结果发现:神经网络预测法预测效果最佳。


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