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    188宝金博页面版: 排桩冻结法深基坑支撑轴力时间序列动态预测

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    内容提示： 第 !" 卷增刊第 # 期%&’(!" )*++’,-,./ 0&(#! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !水 利 水 电 科 技 进 展2 8,59.&’&:; &< =4/,> ?,6&*>5,6!$$" 年 #! 月@,5( !$$"1234.5,6 7. )57,.5, 4.!作者简介： 赵燕容 （#ABA—），男，江苏扬州人，硕士研究生，从事地质及岩土工程监测研究(排桩冻结法深基坑支撑轴力时间序列动态预测赵燕容，袁宝远，陈艳国，李爱国，任丽芳（河海大学土木工程学院，江苏 南京!#$$AC）摘要： 结合润扬长江公路大桥南汊悬索桥南锚碇基坑采用排桩冻结法的工程实际...

    文档格式：PDF | 页数：4 | 浏览次数：16 | 上传日期：2013-10-14 14:22:18 | 文档星级：
    第 !" 卷增刊第 # 期%&’(!" )*++’,-,./ 0&(#! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !水 利 水 电 科 技 进 展2 8,59.&’&:; &< =4/,> ?,6&*>5,6!$$" 年 #! 月@,5( !$$"1234.5,6 7. )57,.5, 4.!作者简介： 赵燕容 （#ABA—），男，江苏扬州人，硕士研究生，从事地质及岩土工程监测研究(排桩冻结法深基坑支撑轴力时间序列动态预测赵燕容，袁宝远，陈艳国，李爱国，任丽芳（河海大学土木工程学院，江苏 南京!#$$AC）摘要： 结合润扬长江公路大桥南汊悬索桥南锚碇基坑采用排桩冻结法的工程实际，对深基坑支撑轴力监测数据，采用时间序列分析方法建立了时间序列动态预测模型，分析、预测基坑支撑轴力，及时修改设计方案，为该基坑的安全施工提供了技术保障，为排桩冻结法新技术应用于深大基坑工程提供了经验(关键词： 排桩冻结法；深基坑；支撑轴力；时间序列；动态预测中图分类号： 8DEBF(#GH文献标识码： I文章编号：#$$H!BHEB （!$$"）)#!$##!!$E对于大型建筑物来说， 基坑的施工关系到整个建筑物的施工安全和将来的运营( 因此，基坑施工的动态监测对于那些采用施工新技术的基坑工程来说显得尤为重要( 准确进行动态预测不仅可为基坑工程的安全施工提供可靠保证， 而且还能为其新工艺的推广和应用提供经验( 通常采用仪器对基坑工程进行安全监测， 并及时处理和分析监测数据( 目 前，常用的监测数据的处理方法有回归分析法、 灰色理论分析法及神经网络方法等( 近年来，时间序列分析方法因其可以处理动态数据、 短期预测精度较高等优点，在工程实际中得到了广泛应用 ( 本文结合润扬长江公路大桥南汊悬索桥南锚碇采用排桩冻结法新技术的工程实际，对深基坑支撑轴力监测数据，采用时间序列分析方法建立数学模型， 并通过数学模型对其进行预测和预报(!时间序列分析方法简介!(!时间序列的线形模型"# 自回归 !1?（ "） 模型# 如果随机过程 $%（ % J$， K #，…） 的观测值， 与其自 身前一个或前 & 个时刻的观测值 $% L #， $% L !， … 有关， 或有依赖性# 此时$%与其前一个时刻或前几个时刻的观测值之间的回归模型为$% ’!#$%(# )!!$%(! ) … )!"$%( " ) *%（#）我们称式 （#）为 " 阶自回归模型，记作 !1?（ "） # 其中实数!+（ + J #， !， …， "） 称为自 回归系数# *%表示残差，且满足"均值为零： , （ *%） J $#相互独立："-J , （ *%*% G -） J#!- J $$-"{$$服从正态分布： *%M . （$，#!）%*%与前一时刻 的 $% L -（ - N $） 互不相 关：, （ *%$% L -） J $ （ - N $），又常称 *%为白噪声#$# 滑动平均 !O1（ /） 模型# 若｛$%｝ 为零均值的平稳时间序列，则定义$% ’ *% ($ #*%(# ($ !*%(! ( … ($ /*%( /（!）为 / 阶滑动平均模型，记作 !O1（ /）， 其中$ 0（ 0 J #，!，…， /）称为滑动平均系数#%# 自回归滑动平均 !1?O1（ "， /） 混合模型# 在实际问题中， 更一般的随机序列 $%（ % J $， K #， …）可用方程$% (!#$%(# (!!$%(!( … (!"$%( " ’*% ($ #*%(# ($ !*%(! ( … ($ /*%( / （F）来描述# 其中!+（ + J #，!，…， "），$ 0（ 0 J #，!， …， /）为参数， 称式 （F） 为 " 阶自 回归 / 阶滑动平均混合模型，记作 !1?O1（ "， /） #!# &模型的识别所谓模型识别就是根据时间序列｛$%｝的一段样本 （即观测得到的一串有序数据）｛$%｝ （ % J #， !， …，.）所包含的信息，利用它们的某些特征来寻求与它拟合得最好的模型# 其中特征主要有自 相关函数和偏相关函数#!# &# !自相关函数设 1#， 1!，…， 1.为零均值平稳时间序列｛$%｝的?!# #?水利水电科技进展，!$$"，!" （)#）234：$!"!CFBCHFF",56*04： +7P 889 # 3:9 # ;&8%%"： <<--= # 889 # 3:9 # ;&

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