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现代隧道技术 2016, Vol. 53 Issue (3) :74-81    DOI:
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基于时间序列的地铁横通道拱顶沉降预测
( 1 吉林大学建设工程学院,长春 130021;2 北京工业大学建筑工程学院,北京 100022 )
Vault Settlement Prediction for a Metro Cross Passage Based on Time Series
(1 College of Construction Engineering, Jilin University, Changchun 130021; 2 College of Architecture Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100022)
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摘要 长春地铁一号线某车站竖井横通道采用CRD工法施工,施工期间对横通道内变形情况进行监测。由于后期通风道的架设对沉降监测造成困难,有必要对典型断面拱顶沉降进行预测。选取马头门处拱顶沉降数据进行预处理后,结合其自相关函数和偏自相关函数截尾性特点,选择时间序列ARMA模型。根据其自协方差函数的递推式和MA模型的谱密度函数初步确定参数值,后利用Newton迭代算法对参数进行寻优。利用横通道开挖后的前100 d沉降数据建立模型,预测101~110 d的沉降值并对比回归预测值与实际监测数据以检验其可行性。结果显示,预测10 d中的前5 d的结果误差明显比回归预测的小,且随着时间增长,与回归预测结果趋于一致。证明时间序列在短期预测方面较回归分析有较大的优势,可用于工程实践。
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关键词:   
Abstract: For a station on Changchun Metro Line 1, it is necessary to monitor the deformation of a cross passage during construction by the CRD method. Considering that the erection of air ducts may impede settlement monitoring, prediction of the vault settlement for a typical section becomes even more important. Therefore, an ARMA model based on time series was set up based on data preprocessing for the ingate vault settlement and the truncated characteristics of its autocorrelation function and partial autocorrelation function. Values of relevant parameters were primarily determined based on the recursion formula of the autocovariance function and the spectral density function of the MA model, and further optimization was carried out for these parameters utilizing a Newton iterative algorithm. A model was established based on the settlements of the first 100 days after cross passage excavation and was used for predicting the settlements of the next 10 days. Finally, a comparison was carried out between the results from a regression prediction and the ones from field monitoring in order to verify the feasibility of this model. The results show that the errors of the first five days' prediction results are smaller than that of the regression prediction, and they tend to be consistent with each other with the passing of time, proving the advantages of time series for short-term prediction.
KeywordsMetro cross passage,   Time series,   ARMA,   Prediction     
基金资助:

基金项目:国家自然科学基金项目(40972171).

作者简介: 作者简介:王天佐(1987-),男,博士研究生,主要从事岩土工程方面的研究, E-mail:wangtianzuo2008@126.com.
引用本文:   
.基于时间序列的地铁横通道拱顶沉降预测[J]  现代隧道技术, 2016,V53(3): 74-81
.Vault Settlement Prediction for a Metro Cross Passage Based on Time Series[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2016,V53(3): 74-81
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2016/V53/I3/74
 
没有本文参考文献
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