山岭隧道洞口段地表沉降时序预测研究

摘要：

地表沉降监测值具有复杂性及非线性动态变化特征,以往静态模型预测时常存在易受历史监测数据干扰且模型输入权值及阈值选择较为困难的问题,鉴于此,提出一种洞口段地表沉降动态预测方法.利用3次样条函数插值法将监测数据等距化,并结合时序分析理论和变分模态分解(VMD),将地表沉降分解为趋势项和随机项位移;通过采用灰狼优化算法(GWO)对在线贯序极限学习机模型(OSELM)的权值及阈值进行优化,建立了GWO-OSELM动态预测模型,分别对位移分量进行预测;以重庆市兴隆隧道洞口段为例,利用该模型进行预测,并与传统模型进行对比,最后探讨了激励函数的选择对模型预测性能的影响及随机项位移的部分影响因素.结果表明:非等距时序数据预处理后,模型能够有效地对位移分量进行预测,预测精度高、误差小,且Sigmoid激励函数更适合该模型,而地表沉降速率和拱顶下沉速率对随机项位移有重要影响.可为山岭隧道洞口段地表沉降的长期预测提供一种新的思路和方法.

关键词：山岭隧道、地表沉降、非等距时间序列、变分模态分解、灰狼优化、在线贯序极限学习机

所属期刊栏目：43

分类号：U459.2(隧道工程)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项;辽宁省重点研发计划;东北大学双一流建设项目

在线出版日期：2021-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：813-821