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基于稳健估计的高速铁路沉降预测与数据处理方法研究
| 论文题名： | 基于稳健估计的高速铁路沉降预测与数据处理方法研究 |
| 关键词： | 高速铁路;沉降预测;数据处理;稳健估计 |
| 摘要： | 现有沉降预测模型已广泛的应用于工程项目，但预测的结果与实测数据仍然存在一定的偏差。对于观测数据可能存在的粗差以及在数据预处理过程中存在的奇异值，多是根据数据处理工作者个人经验，进行主观删除。这样的做法存在很大的偶然性，无法确保每次预测结果是否真实可靠，且处理过程较为繁琐。针对这一问题，本文从常用的曲线预测模型出发，引入最优组合预测理论，根据不同的权函数约束准则对比了四种组合预测模型。并将稳健估计理论运用到曲线预测模型中，提出了稳健双曲线预测模型、稳健Asaoka预测模型，结合外业实测数据分析模型预测效果。本文的主要内容和研究成果有: (1)根据现有沉降预测理论，重点分析了基于实测数据的曲线预测模型，总结了曲线预测模型的优缺点和局限性。根据不同的权重约束准则，对比了多个组合预测模型的稳健性。 (2)建立了稳健双曲线模型和稳健Asaoka模型，采用Matlab程序语言编写了相应的程序，并随机选取了现场实测数据对模型进行验证。发现双曲线预测模型起始预测点越靠后，数据点越少，越容易产生奇异值，且奇异值的数量级远大于粗差，而Asaoka预测模型数据预处理过程中不易产生数量级大的奇异值。 (3)在对模型数据预处理过程中发现:基于稳健估计的曲线预测模型的拟合优度普遍优于普通曲线预测模型，并且能够解决原始数据中的粗差和预处理过程产生的奇异值造成预测结果失真的问题。 (4)对实验结果的统计分析表明:在将双曲线预测模型、Asaoka预测模型转换为线性模型进行模型参数求解时，拟合优度不合格(＜0.7)的模型参数，可能导致模型失真，求解的预测值或最终沉降值不准确也不可靠，故不建议采用。 (5)采用Matlab程序语言开发了界面友好、简洁的沉降预测系统，提高了评估工作的效率，为实际工作提供了便利。 以上研究表明，采用稳健估计理论与曲线预测模型相结合，能够抵抗观测数据的粗差和奇异值的影响，具有重大实用价值。 |
| 作者： | 伍绍浩 |
| 专业： | 大地测量学与测量工程 |
| 导师： | 彭仪普 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中南大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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