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      時間序列模型在深基坑變形分析中的應用

      2016-12-31 00:00:00李世鵬張俊
      科技創(chuàng)新與應用 2016年25期

      摘 要:基坑開挖必定會導致附近地下管線、建筑物沉降等,同時可能引起基坑圍護設施和周圍地表土層結構的變形,影響基坑施工。利用時間序列對深基坑監(jiān)測數(shù)據(jù)分析建模,從而可以掌握深基坑的變形規(guī)律,預測基坑未來變形趨勢,對下一步具體施工具有實際指導意義。一般深基坑的監(jiān)測內容包括:深基坑周圍管線位移量、深基坑外圍地表面沉降值、深基坑底部凸起值、深基坑圍護設施變形值等。

      關鍵詞:基坑;變形分析;時間序列

      1 時間序列概述

      隨機序列是由一系列隨機變量x1,x2,x3,…組成的序列,表示為xt(t=1,2,3…)或{xt},其中t為等間距增量的隨機序列,稱為時間序列。時間序列通常包括兩種:一種是按照時間先后順序排列,另一種是按照空間前后順序排列。

      時間序列分析建模的原理是:對于平穩(wěn)、正態(tài)、零均值的時間序列{xt},xt的取值不僅與其前n步的各個取值xt-1,xt-2,xt-3,…,xt-n有關,還與前m步的各個干擾at-1,at-2,…,at-m有關(n,m=1,2,...)。

      2 數(shù)據(jù)來源

      在某深基坑北側天然氣管道設置監(jiān)測點L,以L的高程值作為監(jiān)測和建模的原始數(shù)據(jù),每3天監(jiān)測一次,共監(jiān)測25次,利用前20期數(shù)據(jù)進行時間序列分析,對后5期數(shù)據(jù)進行預測。設定監(jiān)測點L的高程值序列為L序列,該序列每3天為一期,時間間隔相同,且按時間順序依次排列,因此序列L是時間序列。

      3 原始數(shù)據(jù)處理

      首先需要檢驗原始數(shù)據(jù)是否呈現(xiàn)平穩(wěn)、正態(tài)、零均值的狀態(tài),若滿足該要求,下一步可進行自相關分析,以得出建模數(shù)據(jù)之間的相關系數(shù)。

      對L序列進行ADF單位根檢驗:假設L序列存在ADF單位根,計算得出t統(tǒng)計量的p值高達0.9768,遠超出顯著性水平(0.05),因此假設成立,也就是說L序列存在ADF單位根,故L序列不滿足平穩(wěn)的要求,因此需要對L序列進行平穩(wěn)化處理。本次實驗采用差分處理的方法,得出相鄰兩期觀測數(shù)據(jù)的差值序列,用DL表示。

      同樣對DL序列進行ADF單位根檢驗:假設DL序列存在ADF單位根,計算得出t統(tǒng)計量的p值為0.0003,遠低于顯著性水平(0.05),因此假設不成立,也就是說DL序列不存在ADF單位根,故DL序列滿足平穩(wěn)的要求。

      計算得出DL序列的均值等于-0.1925,不滿足零均值的要求,需要對DL序列進行零均值處理,建立一個均值為零的序列:DL0=DL+0.1925,DL0序列是對DL序列進行了平移,其統(tǒng)計特性沒有發(fā)生變化,故DL0序列也是平穩(wěn)的非白噪聲序列,符合時間序列建模的要求,可以進行時間序列建模。

      4 模型識別

      對DL0序列進行自相關分析,計算得出自相關系數(shù)和偏自相關系數(shù):

      圖1 DL0序列自相關系數(shù)、偏自相關系數(shù)計算結果

      從圖1可以看出,在第一階,自相關系數(shù)顯著不等于零,且自第二階后自相關系數(shù)均在兩倍標準差的置信區(qū)間內,且迅速衰減為零;偏自相關系數(shù)在第三階后迅速衰減為零,即三階截尾。因此對于DL0序列,AR(3)模型為最佳模型。

      利用最小二乘法對參數(shù)進行估計,得到序列DL0的AR(3)模型:

      對于序列DL需要在序列DL0加上均值-0.1925:

      DLt=xt-0.1925

      5 預測

      用DL0序列的AR(3)模型對L序列進行擬合和預測,結果如下:

      從表3、表4可以得出,L序列擬合結果和預測結果的平均相對誤差分別為10.4%和7.8%,說明對于時間序列DL0,用AR(3)模型處理可以達到預期效果,可以較為準確地反映深基坑的變形規(guī)律,并且能夠以較高的精度對深基坑變形進行預測,從而說明時間序列模型可以應用于深基坑變形數(shù)據(jù)的分析和預測,并且可以達到較好的效果。

      參考文獻

      [1]張樹京,齊立心.時間序列分析簡明教程[M].北京:清華大學出版社,2003:1-5,60-85.

      [2]尹暉.時空變形分析與預報的理論與方法[M].北京:測繪出版社,2002:52-57.

      [3]潘國榮.基于時間序列分析的動態(tài)變形預測模型研究[J].武漢大學學報,2005,30(6):483-487.

      [4]史玉峰,孫保琪.時間序列分析及其在變形數(shù)據(jù)分析中的應用[J].金屬礦山,2004,8:13-15.

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