【摘 要】
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地铁不仅可以节约大量的地面建设用地而且安全环保,越来越多城市都将地铁作为缓解交通压力的首选。地铁搭建的是城市内资源互通和人口相互交流的重要渠道,东莞市目前有2条地铁线,其中1号线在施工阶段,2号线已经开通运营,东莞市地铁的开通加强了东莞与“粤港澳”大湾区的联系。地铁无论是在建设阶段还是在运营阶段均会出现不同程度的形变,这种形变有可能会危及其周边的基础设施,因此对地铁施工和运营期间的沿线地表形变及其
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地铁不仅可以节约大量的地面建设用地而且安全环保,越来越多城市都将地铁作为缓解交通压力的首选。地铁搭建的是城市内资源互通和人口相互交流的重要渠道,东莞市目前有2条地铁线,其中1号线在施工阶段,2号线已经开通运营,东莞市地铁的开通加强了东莞与“粤港澳”大湾区的联系。地铁无论是在建设阶段还是在运营阶段均会出现不同程度的形变,这种形变有可能会危及其周边的基础设施,因此对地铁施工和运营期间的沿线地表形变及其未来的发展趋势进行相关研究势在必行。本文以InSAR和深度学习原理为基础,以东莞市地铁为背景进行地铁沿线地表形变监测及预测研究,主要的研究内容如下:（1）利用PS-InSAR技术对覆盖东莞市59景Sentinel-1A数据处理,获得雷达视线方向的形变数据。研究区内最大形变速率为-38.62mm/a,形变速率范围为-38.62 mm/a～29.63 mm/a,其中82.64%的区域形变速率位于-6.91～3.92mm/a,说明东莞市整体形变趋势呈现稳定状态。位于东莞中部区域出现了沉降漏斗,根据资料分析发现出现沉降漏斗主要跟地层组成以及该区域地下水超采有关。（2）引入标准差椭圆研究东莞市整体形变空间分布时空演变特征,利用经验正交分解方法对局部形变的时空演变进行精细化研究。东莞市整体形变的重心向东南方偏移,长轴先减小后增大最后稳定。利用经验正交分解方法处理了东莞市地铁1号线沿线地表形变InSAR监测结果,得到了时间函数和空间分量,第1分量贡献率达到60.92%,说明第1分量与时间监测结果一致。结合第1分量空间函数和时间函数表明1号线沿线地表呈现下沉趋势。第2分量结果表明该区域先下沉后抬升逐步恢复原始状态,第3分量表明该区域先出现了抬升后下沉逐步恢复原始状态。（3）构建了SOM-AE-BO-GRU模型,将其应用于InSAR监测的东莞市地铁1、2号线沿线地表形变监测数据训练和预测。其中1号线预测结果范围为-46.30mm～50.61mm,2号线预测结果范围为-50.64～55.43mm。1、2号线预测残差有92.3%和92.1%介于-5～5mm之间,说明模型预测结果误差较小。（4）针对单时间序列预测结果评价指标评价单一的问题,通过P-P图、Q-Q图、标准化残差以及自相关系数及标准差椭圆分别从统计学和空间一致性两个角度评价多时间序列预测模型的预测精度。结果表明两条地铁沿线地表形变预测残差均为白噪声,通过标准差椭圆发现预测结果与InSAR监测结果的空间分布相一致。结合标准差椭圆及其相关参数来对比4个预测模型的预测精度,结果发现数据经过聚类和压缩处理后预测精度明显提高。无论是空间分布还是预测残差,GRU模型预测结果均优于LSTM,说明本文提出的SOM-AE-BO-GRU模型预测准确。通过平均绝对误差和均方根误差检验本文提出预测结果评价指标的可靠性,结果表明传统指标结果与本文提出的指标评价结果一致。本文从残差和空间分布两个维度评价了多时间序列预测模型的有效性。为地铁沿线地表大范围形变预测提供了一种新方法,为多时间序列预测模型的有效性评价提供了新指标。
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