连分式与曲线拟合模型在沉降监测中的应用研究

分析沉降监测数据的特点,采用连分式和曲线拟合模型对建筑物沉降监测数据进行处理,实现两种数据处理模型的建模过程并进行对比分析。最后将模型用于建筑物沉降量的实际预测,验证模型的可行性及实用性。     

建筑物沉降规律的曲线拟合模型研究

建筑物的沉降监测数据序列具有趋势化的特点,通过对建筑物沉降监测数据序列的统计分析,建立建筑物沉降量趋势项及差异沉降量趋势项的数学模型,计算建筑物沉降量及差异沉降量的即时速率,为建筑物的后期监测精度及监测周期提供设计依据.通过工程实例验证,建筑物沉降量及差异沉降量所采用的双曲线回归模型具有较高的拟合精度和预测能力,可实现对建筑物末来沉降趋势的综合预测预报,为建筑物的运营安全评估提供科学的决策依据.     

基于小波变换与ARMA模型的建筑物沉降预报

对建筑物进行沉降监测并预报其变化趋势,能有效保障建筑物的安全性。本文提出一种基于小波变换的ARMA模型用于建筑物沉降预报。利用小波多尺度分析将沉降监测数据分解为高频信号和低频信号,并分别采用ARMA模型进行预测,然后将各序列预测结果进行合成,得到最终预测结果。并以青岛市某高层建筑物监测数据为例,分别采用传统ARMA模型以及基于小波变换的ARMA模型进行预报对比分析,结果表明基于小波变换的ARMA模型取得了较高的预报精度。     

径向基神经网络在沉降预测中的应用

针对大型建筑物的沉降监测存在较多的不等时间间隔沉降监测数据,现有模型需要对此类数据进行等间隔处理后建立沉降预测模型的现状,该文采用无需对监测数据进行等间隔预处理的径向基神经网络对沉降监测数据建立沉降预测。通过对西安某大厦基坑开挖对地表和周围建筑物影响的沉降监测数据进行实例分析,并与非等间隔灰色GM(1,1)预测模型进行对比,利用模型评价指标评价预测模型精度。结果表明:采用径向基神经网络建立预测模型处理过程简便,其预测精度优于非等间隔灰色GM(1,1)预测模型。     

基于Matlab的建筑物沉降数据预测模型对比研究

针对建筑物变形监测的数据处理问题,本文基于Matlab提出了几种拟合模型对所得的沉降数据进行分析、预测.本文以某高层建筑物变形监测数据为例,经基准点检查和三点修匀法对原始数据处理以后,通过模型预测分析得出高层建筑物沉降特征与规律.实验结果表明,使用指数函数模型拟合出的实际效果能够更加准确地分析高层建筑物的沉降变形.     

连分式拟合模型在沉降变形监测中的应用研究

介绍了连分式拟合模型的建模思路,提出了后验差法检验其模型精度,通过对某建筑物沉降数据的建模分析,验证了连分式拟合模型应用于沉降监测数据处理的可行性。     

一种基于遗传算法优化的BP神经网络建筑物沉降预测模型

为提高建筑物基坑沉降预测精度,针对传统BP神经网络模型收敛速度慢和易陷入局部最小值的缺陷,利用遗传算法的全局寻优能力建立基于GA-BP神经网络的高精度建筑物基坑沉降预测模型。结合实际建筑物的基坑沉降监测数据,与传统BP神经网络预测模型进行对比,结果表明基于GA-BP神经网络的沉降预测精度更高。     

多元回归分析方法在高层建筑沉降监测数据处理中的应用

高层建筑物的监测周期一般较长,数据量大,数据处理和分析较为复杂,因此,需要选择一种较为合适的、贴近工程实际的分析方法.本文以某高层建筑物的沉降监测数据为例,阐述了多元回归分析模型中影响因子的确定、回归模型的最小二乘参数估计以及回归模型的显著性检验,并比较了沉降累计值的预测值和真实值,结果显示:二者的残差较小,可见预测精度较高,说明多元回归分析在高层建筑沉降监测数据处理中是行之有效的.     

灰色系统预测模型在沉降监测中的应用

在深入研究和分析灰色系统预测模型的基础上,用Matlab软件编写了灰色系统模型用于沉降监测数据处理的程序。通过对某建筑物沉降项目的数据处理,得出较高的预测精度,证明了灰色系统预测模型在沉降监测应用中的可行性和可靠性。     

改进的GM(1,1)模型在沉降数据处理中的应用

伴随城市化步伐的加快,高层建筑物不断涌现,在施工和装修期间对高层建筑物进行必要的沉降监测,是控制工程安全的必要保障。但研究如何利用大量的、非等间隔采集的建筑物沉降监测数据,更加优化数据处理方法,建立符合建筑物沉降规律的数学模型,科学的做好数据处理和预测工作,具有重要实际意义。本文针对传统GM(1,1)灰色模型理论在沉降数据处理方面进行了优化改进,通过将数据采集间隔作为变量因数纳入加权处理,克服了传统灰色模型仅适用于等步长数据分析的弊端,取得了良好的数据分析效果。     

双曲线模型在沉降监测预报中的应用

将双曲线模型用于高层建筑物沉降监测预报中,给出了双曲线模型公式,并且结合郑州市某建筑沉降观测数据,建立了相应的双曲线预报模型。通过Matlab编程对观测数据进行处理,处理的图像显示双曲线模型与原始观测的数据曲线变化趋势一致,很好的反应了建筑物沉降的变化规律,证明了双曲线模型在高层建筑物沉降预测方面是可行的。     

克里金插值模型在地面沉降监测中的应用

变形监测在保障工程安全、建筑物的监测以及地质结构分析等方面扮演着重要的角色。尤其是在城市发展中,地面沉降更是非常突出的问题。本文针对目前通过精密水准或GNSS进行地面沉降监测存在监测点位离散,且分布不均的问题,提出采用克里金插值模型进行沉降量内插的设想,并通过北京局部沉降监测实测数据,对上述差值模型进行了验证和精度分析。结果表明克里金插值模型用于地面沉降监测数据内插是可行的。     

建筑物变形监测的方法与数据分析

简要介绍各类建筑物变形监测的必要性,详细阐述了建筑物沉降监测方法与技术流程,并对沉降数据进行了全周期的分析。在建筑物沉降监测各个环节上遵循相关技术标准,有效监测建筑物在施工期间的沉降变化,为建筑物的施工和后期运营提供可靠的基础数据。     

基于灰色模型的建筑物沉降预测研究

由于非等间隔GM(1,1)灰色模型对于处理数据量小且表达信息不确定的数据具有优越性,因此广泛应用于石油天然气勘探、机床故障诊断、电力负荷预测、大坝安全监测等领域。基于非等间隔GM(1,1)灰色模型理论,利用某小区建筑物沉降观测的实测数据,建立了适合该小区建筑物沉降预测的灰色模型。通过对比理论预测值和实测值,并进行模型对应的精度评定分析,结果表明,此模型适用于该建筑物沉降预测分析的研究。     

用数字水准仪进行建筑物沉降监测与预报

以中北领秀住宅楼为例,介绍了用数字水准仪进行建筑物沉降观测的方法,探讨了实践中存在的若干问题,用灰色系统模型对建筑物沉降量进行了预报,得出了一些有益的结论。     

混合模型在沉降监测中的组合预测方法

对建筑物沉降数据进行建模预测,以便掌握其变形规律并预测变形趋势,保障建筑物的安全。单一预测模型有自己的适用情形,也存在各自的缺点,已经不能满足当前的精度要求。选取灰色GM(1,1)和自回归两种常用的预测模型,通过两种不同的方式进行组合预测,并结合南京市地铁一号线百家湖段沉降监测数据进行计算分析,结果表明两种组合方法与单一预测模型相比精度均有所提高。     

高层住宅楼沉降监测与分析研究

本文论述了高层住宅楼在建设和使用中进行沉降监测的技术方案设计、监测精度、最弱点误差、监测数据处理,通过对山西工程职业技术学院高层住宅楼与实验楼的沉降监测研究,得出了沉降变化规律,并对产生沉降变形的原因进行了几何与物理分析,指出了高层建筑物在施工过程中由于某种原因对建筑物和邻近建筑物的基础稳定产生影响时,都应进行沉降监测,保证其建设和使用的安全,本文对高层住宅楼施工组织具有指导意义,可供高层建筑物沉降监测时参考。     

高层建筑沉降监测与灰色预测

高层建筑在施工期间,随着主体荷载的增加,必然造成主体不规则下沉。而建筑物的整体稳定性是确保建筑结构稳定的必要条件,其局部不均匀沉降可能导致建筑物发生倾斜。为了确保建筑物的正常施工及安全使用,对高层建筑进行沉降监测和变形趋势预测是非常必要的。因此,本次应用二级水准测量方法定期对某高层建筑进行沉降监测,对监测成果进行了细致分析,并用灰色系统理论对沉降趋势进行了预测。监测和预测结果表明,所建高层建筑沉降规律正常、稳定性良好,从而为类似条件下的高层建筑的安全施工与管理提供了重要参考依据。