多視角模型下工程建筑群變形分析與預(yù)測(cè)研究.pdf

1、工程建筑在施工及竣工后的運(yùn)營(yíng)與管理期間都存在著變形，變形如若在安全范圍內(nèi)，就不會(huì)發(fā)生工程事故，若超出安全范圍，引起的工程事故將嚴(yán)重威脅人類(lèi)的生命安全并造成財(cái)產(chǎn)經(jīng)濟(jì)損失。因此，研究工程建筑的變形監(jiān)測(cè)、分析與預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)是人類(lèi)永恒的主題。本文在闡述工程建筑變形監(jiān)測(cè)、分析與預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)重要意義的基礎(chǔ)上，分析目前變形監(jiān)測(cè)分析、預(yù)報(bào)的研究現(xiàn)狀，提出了多視角模型下對(duì)工程建筑群的變形分析與預(yù)測(cè)進(jìn)行研究，研究混沌理論、云理論、數(shù)據(jù)融合技術(shù)與時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型、神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型以及灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行融合與改進(jìn)的方法，并對(duì)工程建筑群內(nèi)的大壩、高層建筑以及工程滑坡、崩塌的變形進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)，得到以下成果和創(chuàng)新：
　　1、提出了多視角模型下對(duì)工程建筑群變形進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)研究。運(yùn)用時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型、灰色預(yù)測(cè)模型與混沌理論、云理論、數(shù)據(jù)融合技術(shù)，研究了混沌理論與時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型融合，云理論用以變形分析、云理論與三次平滑指數(shù)模型融合、云理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型融合，數(shù)據(jù)融合技術(shù)與灰色預(yù)測(cè)模型

3、融合以及灰色預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)，并用上述方法對(duì)工程建筑群內(nèi)的土石壩、高層建筑、滑坡、崩塌等的變形進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)。
　　2、基于混沌理論研究了混沌時(shí)間序列在高層建筑物變形預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。通過(guò)識(shí)別高層建筑垂直變形時(shí)間序列是否具有混沌特征、計(jì)算時(shí)間延遲和嵌入維數(shù)以進(jìn)行重構(gòu)相空間，并應(yīng)用一階局域預(yù)測(cè)模型、加權(quán)一階局域預(yù)測(cè)模型和最大 Lypaunov指數(shù)預(yù)測(cè)模型對(duì)高層建筑垂直變形進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用加權(quán)一階局域預(yù)測(cè)法分別進(jìn)行了1步、2步、3步和4步預(yù)測(cè)

4、，計(jì)算結(jié)果證明加權(quán)一階局域法預(yù)測(cè)精度最好，適于短期的變形預(yù)測(cè)。
　　3、基于云理論研究了云模型在變形分析中的應(yīng)用。在論述云理論的基礎(chǔ)上，應(yīng)用云理論對(duì)土石壩的垂直變形做了定性分析、定量分析，并實(shí)現(xiàn)定性分析和定量分析的相互轉(zhuǎn)換，豐富了變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析方法；以變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用云變換方法和最小二乘方法進(jìn)行了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的擬合，結(jié)果表明：云變換方法的擬合效果好于最小二乘方法。
　　4、將云理論與三次指數(shù)平滑模型融合，利用云邏輯推理

5、法確定三次指數(shù)平滑模型的平滑系數(shù)，給出了基于云模型的三次平滑指數(shù)模型，并結(jié)合土石壩變形規(guī)律，用此模型對(duì)土石壩垂直形變進(jìn)行擬合和預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，基于云推理的三次平滑指數(shù)預(yù)測(cè)模型具有較好的擬合和預(yù)測(cè)精度。
　　5、將云模型與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，用云模型確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分參數(shù)，給出了基于云模型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并結(jié)合土石壩變形規(guī)律，用此模型對(duì)土石壩垂直變形進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明基于云模型的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。<

6、br>　　6、基于灰色理論研究了灰色模型在變形預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。鑒于GM(1,1)模型建模數(shù)據(jù)量選取不確定性以及長(zhǎng)時(shí)距預(yù)測(cè)精度降低的問(wèn)題，引入數(shù)據(jù)融合技術(shù)，給出數(shù)據(jù)融合灰色預(yù)測(cè)模型，結(jié)合滑坡變形規(guī)律，用此模型對(duì)滑坡變形量進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高了滑坡預(yù)測(cè)精度。
　　7、鑒于利用GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)往往存在一些預(yù)測(cè)偏差過(guò)大的情況，提出了相應(yīng)的背景值積分優(yōu)化、參數(shù)的二次擬合優(yōu)化及殘差改化修正方法，建立了灰色多重修正模型，結(jié)合崩塌變形規(guī)律，用此