【摘 要】
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隧道变形易诱发相应的工程问题,对其防治及预测已成为地下工程领域的热点问题。为提高隧道变形的预测精度,达到有效掌握隧道变形规律的目的,以某隧道为工程实例,通过对其监测
【机 构】
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云南省交通规划设计研究院,四川省冶金地质勘查局水文工程大队
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隧道变形易诱发相应的工程问题,对其防治及预测已成为地下工程领域的热点问题。为提高隧道变形的预测精度,达到有效掌握隧道变形规律的目的,以某隧道为工程实例,通过对其监测数据的去噪处理,将隧道变形的原始序列分离为趋势项和误差项序列,并利用GA-BP神经网络和时间序列模型对两序列进行预测,又结合支持向量机模型对前者的预测误差进行修正,以保证预测精度。 结果表明:在去噪方面,得出半参数优化卡尔曼滤波的去噪效果最优,其次是sym8 小波去噪和奇异谱分析;在预测方面,得出分离预测能一定程度上提高预测精度,但效果不明显,
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