基于改进多变量灰色预测模型的基坑变形预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于地铁工程技术领域，特别涉及一种基于改进多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法及装置；所述方法包括获取m个监测点的基坑原始沉降值序列；利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列；采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列；采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数；根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列；本发明专利技术降低了多变量灰色预测模型的基坑沉降预测值预测误差，优化了多变量灰色预测模型的基坑沉降预测效果；本发明专利技术装置可以实现地铁基坑围护结构中多个监测点的变形预测，更好的分析基坑的变形情况，是解决地铁基坑变形预测的有效设备。

Method and device for predicting deformation of foundation pit based on improved multivariable grey prediction model

The invention belongs to the technical field of subway engineering, and particularly relates to a method and device for predicting deformation of subway foundation pit improved multivariable grey prediction model based on M; including foundation pit monitoring points of the original settlement value sequence of the original method; use of foundation settlement value foundation settlement value sequence generation sequence; using multivariable grey prediction model. According to the cumulative settlement value calculation of foundation pit excavation sequence background value sequence; using multi variable grey prediction model, according to the foundation settlement calculation of foundation pit deformation value series development trend parameter calculation; prediction of foundation sedimentation value sequence according to the development trend of foundation pit deformation parameters; the invention reduces the multi variable grey prediction model of foundation settlement prediction error, optimization multi variable grey prediction model of settlement of foundation pit; the device of the invention can achieve the subway base The prediction of deformation of multiple monitoring points in pit retaining structure and better analysis of deformation of foundation pit are effective devices to solve the deformation prediction of metro foundation pit.

【技术实现步骤摘要】
基于改进多变量灰色预测模型的基坑变形预测方法及装置
本专利技术属于地铁工程
，特别涉及一种基于改进多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法及装置。
技术介绍
随着城市化进程的加快使得交通需求持续增长，为解决出行与交通拥堵的问题，各大城市争相建设、发展地铁交通。地铁一般位于密集城市中心，常常紧邻建筑物、交通干道、隧道及各种地下管线等，施工场地紧张、条件复杂、工期紧迫。地铁基坑作为地铁建设的围护结构是最重要一环，是整个地铁建设的关键，地铁施工存在较大风险，安全形势越来越严峻。基坑坍塌、相邻建筑物开裂甚至倒塌的工程事故造成了严重的经济损失和人员伤亡。这样的工程事故是由基坑在开挖施工过程中导致基坑变形甚至导致周边建筑物发生沉降而引起的，因此对地铁基坑的变形监测和预测尤为重要。地铁基坑变形预测一直是地铁基坑工程的一个重点研究课题。地铁基坑工程中必须建立基坑变形监测装置，采集历史实测值，提供一种有效地预测方法来推断变化趋势，反映变形特征，对其蕴含的内在变化规律进行揭示，便于及时调整方案，避免发生安全事故。邓聚龙教授在1982年提出灰色系统理论(参考文献：刘思峰,党耀国,方志耕,谢乃明.灰色系统理论及其应用[M].科学出版社,2015.)，已在经济、水利、地质等系统的分析、建模、预测中取得了一系列成果。灰色预测模型是灰色系统理论的重要分支，翟军(1997)等提出了多变量灰色预测模型(Multi-variableGreyModel,MGM(1,m))，该模型能够较好地反映系统中各变量之间相互影响、共同发展的关系(参考文献：翟军,盛建明,冯英浚.MGM(1,n)灰色模型及应用[J].系统工程理论与实践,1997,17(05):109-113.)。地铁基坑工程中，存在很多不确定性因素，它可以看成一个灰色系统，并且同一围护桩上监测点的变形发生都不是孤立的，它要受到其他监测点的影响，同时它也在影响着其它监测点的变形。传统的基坑变形预测方法大多局限于单个监测点的建模和预测(只取围护结构中一个监测点的历史实测变形数据来建立模型，得到该点后期预测值)，没有考虑同一围护桩上监测点之间的相互影响、相互关联。所以将多变量灰色预测模型应用于地铁基坑变形预测，可以有效地实现地铁基坑围护结构中多个监测点的变形预测，更好的分析基坑的变形情况。因此，传统的MGM(1,m)灰色预测模型是解决地铁基坑变形预测的有效方法。但是地铁基坑工程中，当基坑同一围护桩上多个监测点的历史实测变形数据序列变化急剧振荡时，传统的MGM(1,m)灰色预测模型的预测效果很不理想。目前，针对传统MGM(1,m)灰色预测模型背景值的误差来源，现有学者对传统背景值的计算方法进行了改进，在推导过程中选取为已知条件，但是，通过研究发现传统的MGM(1,m)灰色预测模型在形成预测公式时设定为已知条件的理论依据并不存在，参见文献：肖燕彩,陈秀海.多变量灰色预测公式的改进[J].数学的实践与认识,2009,39(06):98-101。由此可知，现有的背景值改进方法中MGM(1,m)灰色预测模型出现基坑变形预测误差偏大的问题，严重影响了该方案的预测效果。另一方面，鉴于地铁基坑工程的特点及重要性，必须确保地铁施工安全。为地铁基坑进行监测不可缺少，而在地铁基坑监测技术方面，目前存在一些地铁基坑监测装置，可以对基坑施工现场进行实时监测，将监测报表定期推送给用户。但是，这些监测装置提供的监测报表只能给用户提供历史实测数据却不能进行预测未来基坑变形情况，目前，还未有成熟的地铁基坑变形预测装置，用于对未来的基坑变形发展趋势做出预测，预先获知施工过程中可能会出现的问题，便于及时调整方案，避免发生安全事故。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的问题，提供基于改进多变量灰色预测模型的基坑变形预测方法及装置。本专利技术应用于地铁基坑工程中，根据地铁基坑监测的历史沉降值进行预测运算，提供更准确的基坑变形情况，便于及时调整施工方案，避免发生安全事故。本专利技术的基于多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法，如图1所示，包括：S1、获取m个监测点的基坑原始沉降值序列；S2、利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列；S3、采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列；S4、采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数；S5、根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列。本专利技术的基于改进多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测装置，如图2所示，包括中央处理单元以及分别与所述中央处理单元相连接的网络接口单元、显示单元、基坑变形预测单元和监测单元：所述监测单元包括m个土壤沉降度检测传感器，所述土壤沉降度检测传感器分别布置于各个监测点上，向基坑变形预测单元发送各个监测点的监测数据，监测数据形成基坑原始沉降值序列；所述基坑变形预测单元，用于根据基坑原始沉降值序列获得基坑沉降预测值，具体包括：S1、获取m个监测点的基坑原始沉降值序列；S2、利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列；S3、采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列；S4、采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数；S5、根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列。优选地，步骤S2所述利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列，包括：其中，m为基坑监测点的个数，n为时刻，X(1)为m个监测点的基坑原始沉降值序列X(0)的基坑累计沉降值序列，为第j个监测点在1,2,…,n时刻的基坑累计沉降值序列，为第j个监测点在1,2,…,n时刻的基坑原始沉降值序列。优选地，步骤S3所述采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列，包括：其中，m为基坑监测点的个数，n为时刻，Z(1)为m个监测点的基坑累计沉降值序列X(1)的基坑背景值序列，为第j个监测点在2,3,…,n时刻的背景值序列，为第j个监测点在1,2,…,n时刻的基坑累计沉降值序列，为第j个监测点在1,2,…,n时刻的基坑原始沉降值序列；优选地，步骤S4所述采用多变量灰色预测模型，根据基坑背景值序列和基坑原始沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数，包括：其中，其中，为基坑变形发展矩阵，为基坑变形灰色向量，m为基坑监测点的个数，n为时刻，j＝1,2,...,m为第j个监测点在2,3,…,n时刻的背景值序列，j＝1,2,...,m为第j个监测点在2,3,…,n时刻的基坑原始沉降值序列；优选地，步骤S5所述根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列，包括：其中，为m个监测点在时刻1的累计沉降值序列；当k＝2,3,...,n时，为m个监测点在2,3,…,n时刻基坑沉降模拟值序列；当k＝n+1,n+2,...时，为m个监测点在n+1,n+2,…时刻基坑沉降预测值序列。本专利技术为解决现有多变量灰色预测算法存在缺陷而导致的基坑变形预测误差偏大的技术问题，提出新的背景值计算方法，降低了多变量灰色预测模型的基坑沉降预测值预测误差，为地铁施工提供更准确的变形预测数据，避免发生安全事故，保障施工安全。附图说明图1是本专利技术基于改进多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法优选实施例流程示意图；图2是传统多变量灰色预测模型背景本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法，其特征在于：包括：S1、获取m个监测点的基坑原始沉降值序列；S2、利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列；S3、采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列；S4、采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数；S5、根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列。

【技术特征摘要】
1.基于多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法，其特征在于：包括：S1、获取m个监测点的基坑原始沉降值序列；S2、利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列；S3、采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列；S4、采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数；S5、根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列。2.根据权利要求1所述基于多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法，其特征在于：步骤S2所述利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列，包括：其中，m为基坑监测点的个数，n为时刻，X(1)为m个监测点的基坑原始沉降值序列X(0)的基坑累计沉降值序列，为第j个监测点在1,2,…,n时刻的基坑累计沉降值序列，为第j个监测点在1,2,…,n时刻的基坑原始沉降值序列。3.根据权利要求1所述基于多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法，其特征在于：步骤S3所述采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列，包括：其中，m为基坑监测点的个数，n为时刻，Z(1)为m个监测点的基坑累计沉降值序列X(1)的基坑背景值序列，为第j个监测点在2,3,…,n时刻的背景值序列，为第j个监测点在1,2,…,n时刻的基坑累计沉降值序列，为第j个监测点在1,2,…,n时刻的基坑原始沉降值序列。4.根据权利要求1所述基于多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法，其特征在于：步骤S4所述采用多变量灰色预测模型，根据基坑背景值序列和基坑原始沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数，包括：其中，其中，为基坑变形发展矩阵，为基坑变形灰色向量，m为基坑监测点的个数，n为时刻，为第j个监测点在2,3,…,n时刻的背景值序列，为第j个监测点在2,3,…,n时刻的基坑原始沉降值序列。5.根据权利要求4所述基于多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法，其特征在于：步骤S5所述根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列，包括：其中，为m个监测点在时刻1的累计沉降值序列；当k＝2,3,...,n时，为m个监测点在2,3,…,n时刻原始基坑沉降值序列的模拟值序列；当k＝n+1,n+2,...时，为m个监测点在n+1,n+2,…时刻原始基坑沉降值序列的基坑沉降预测值序列。6.基于改进多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测装置，包括中央处理单元以及分别与所述中央处理单元相连接的网络接口单元、显示单元、基坑变形预测单元和监测单元，...

【专利技术属性】
技术研发人员：代劲，刘会杰，宋娟，张鹏，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50