基于小波去噪的地铁变形组合预测模型分析

摘要：

对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营.本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果.通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性.

关键词：地铁变形监测;时间序列分析;神经网络;时序InSAR

分类号：P258(专业测绘)

在线出版日期：2021-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：127-131