基于小波变换和灰色模型的边坡变形分析研究

基于小波变换和灰色模型的边坡变形分析研究

论文摘要

随着国民经济的持续发展和西部大开发战略的实施,我国先后开工或建成了许多大型和特大型工程项目,这些大型工程一方面对加快国民经济建设、提高人民生活水平、保持社会可持续发展起到十分重要的作用;同时,由于大量的岩土开挖,形成许多工程边坡,如果未对边坡进行治理或治理不够,必会导致大量边坡工程灾害。因此,对边坡进行监测,掌握边坡变形规律,科学预测预报边坡变形破坏,为防灾减灾提供依据具有十分重要的意义。经多年研究、实践,目前对变形观测数据的分析、处理,已形成了一套较为成熟的理论体系,建立了丰富的趋势拟合与预测预报模型,如回归模型、卡尔曼滤波模型、时间序列模型(ARMA)、人工神经网络模型、小波理论以及灰色模型等。小波分析具有多分辨率的特性,在时频两域都具有表征信号局部特征的能力;灰色系统理论是通过生成变换弱化原始序列的随机性,将无规序列变成有规序列,能有效地对生成序列进行预测。本文结合深圳市龙岗区某高边坡变形监测实例,利用小波变换原理对监测数据进行降噪处理和不同频带的分离,进而有效地提取实际变形量,据此对该边坡的变形作出合理的分析和物理解释。用该边坡治理过程中的实际监测数据序列建立非等间隔GM(1,1)模型,对治理后的变形状态进行预测。本文还深入研究了不同序列长度对非等间隔GM(1,1)模型建模精度的影响;并尝试利用小波变换后的数据进行建模,计算结果表明,小波变换结合灰色理论进行建模,能提高预测精度,有一定的适用性,能作为变形预测研究与应用的参考。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题意义
  • 1.2 边坡灾害成因分析及边坡工程监测的的作用
  • 1.3 变形监测数据处理方法概述
  • 1.4 本文研究的主要内容
  • 第二章 深圳市龙岗区某高边坡位移监测
  • 2.1 边坡位移监测内容和方法
  • 2.2 工程概况及边坡治理设计
  • 2.2.1 工程概况
  • 2.2.2 边坡治理设计
  • 2.3 位移监测方案
  • 2.4 位移监测成果
  • 第三章 小波变换在边坡变形监测数据处理中的应用
  • 3.1 小波简介
  • 3.1.1 小波发展历程
  • 3.1.2 小波变换原理及其在数据处理中的应用
  • 3.2 小波变换在变形分析中的可行性
  • 3.3 小波变换在MATLAB 中的实现
  • 3.4 小波变换实际应用
  • 第四章 基于灰色理论的边坡变形预测
  • 4.1 灰色理论建模原理
  • 4.1.1 灰色序列的生成
  • 4.1.2 GM(1,1)模型
  • 4.2 建模数据的预处理
  • 4.3 灰色预测模型的精度检验
  • 4.4 GM(1,1)建模过程
  • 4.5 灰色理论建模需解决的两个问题
  • 4.5.1 不同序列长度对模型精度的影响
  • 4.5.2 小波变换结合灰色理论建模精度评定
  • 第五章 结束语
  • 参考文献
  • 附录
  • 致谢
  • 相关论文文献

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