【摘 要】
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地面沉降被国内外相关研究者广泛关注,是城市发展、过度开采地下资源等因素而产生的地质灾害问题,对建筑物、南水北调等安全运营产生一定影响。同时,区域发生不均匀沉降,沉降差异值较大,则其对高速铁路轨道的平滑性产生较大影响,对高速铁路沿线的区域沉降特征及沉降发展变化趋势的研究是很必要,对高速铁路安全运营有着重要意义,其获取时序沉降值及变化趋势能为有关部门提供一定的参考信息。本文研究主要工作如下:（1）用覆
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地面沉降被国内外相关研究者广泛关注,是城市发展、过度开采地下资源等因素而产生的地质灾害问题,对建筑物、南水北调等安全运营产生一定影响。同时,区域发生不均匀沉降,沉降差异值较大,则其对高速铁路轨道的平滑性产生较大影响,对高速铁路沿线的区域沉降特征及沉降发展变化趋势的研究是很必要,对高速铁路安全运营有着重要意义,其获取时序沉降值及变化趋势能为有关部门提供一定的参考信息。本文研究主要工作如下:（1）用覆盖研究区内2018年5月-2020年8月期间的升降轨SAR数据,基于SBAS-In SAR技术获取了升降轨的年均沉降速率和沉降序列值,分析了高速铁路沿线区域形变特征。分析表明:升降轨模式下的年均沉降速率、沉降序列值变化趋势具有较高的一致性;共探测出7个较明显沉降区,总沉降面积达1620km2。高速铁路沿线在该沉降内总长度达121km,年均沉降速率在-26mm/yr-18mm/yr。（2）以年均沉降速率为研究对象,进一步分析了影响区域沉降的因素,还分析了区域沉降可能对高速铁路产生影响。研究发现:开采石油、盐田等人类活动会影响地面沉降;研究区内高速铁路沿线区域发生不同程度非均匀沉降,将会对轨道的平滑性、稳定性产生一定的影响。（3）用BP神经网络及其优化后的三种预测模型对高速铁路沿线沉降区域内7个沉降点沉降序列值进行训练与预测等分析。结果发现:对沉降序列值进行2层小波分解降噪,降噪效果最佳,降噪后沉降值序列值更加平滑;遗传算法和粒子群算法有一定的优化作用,遗传算法的优化效果最佳,预测值均方根误差最小,粒子群算法次之。
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