基于多源信息融合的路堤沉降预测方法

准确预测路堤沉降对于规避风险和减小成本至关重要。传统的仅基于场地勘察数据的路堤沉降预测方法的预测值常偏离监测值,本文提出了基于贝叶斯理论的多源信息融合方法进行路堤沉降预测,采用有限元法模拟多层土体的固结沉降,并结合高效的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法更新土体参数得到高维后验分布。以新南威尔士州的Ballina地区试验路堤数据为例说明了所提方法的有效性。结果表明,基于贝叶斯理论的多源信息融合方法可以有效融合勘察和监测数据,通过多源数据融合能够较准确地预测路堤沉降。对于Ballina路堤,总体上随着监测数据量的增加,路堤沉降预测预测精度逐渐提高。使用0-116天监测数据可以准确地预测地表沉降;基于0-496天监测数据可同时准确预测所有监测点的沉降。对于Ballina路堤,先验信息对沉降预测具有一定影响,但观测误差对预测准度影响微弱。