非等距监测数据下的深基坑变形预测方法

"基于非等距监测数据的深基坑变形预测" 深基坑工程是现代城市基础设施建设中的重要环节，由于其复杂性与潜在风险，对深基坑的变形预测至关重要。传统的预测方法多依赖于等间隔的历史监测数据，但在实际操作中，由于各种原因，如监测条件限制或数据丢失，难以获取连续等距的监测信息。针对这一问题，本文提出了一种基于非等间距GM(1,1)模型的深基坑变形预测方法。 GM(1,1)模型，即灰色预测模型的第一阶一次微分模型，是一种处理序列数据的有效工具，尤其适用于处理小样本和不完整信息的数据集。在非等间距监测数据的场景下，该模型能够适应监测点间时间间隔的变化，实现变形的等距或非等距预测。通过引入非等间距GM(1,1)模型，文章旨在克服等间隔监测数据的局限性，提高预测的准确性和适用性。 文章以Matlab作为软件平台，开发了相应的计算程序，以实现非等间距数据的处理和预测。通过一个经典算例，展示了该模型在处理非等距数据时的性能，证明了其在深基坑变形预测中的有效性。此外，结合具体的深基坑工程实例，进一步验证了本文提出的算法在实际工程应用中的可行性，强调了及时更新监测信息和反馈对于预防深基坑安全事故的重要性。 灰色系统理论是本文方法的理论基础，由邓聚龙教授在1982年提出，主要用于处理信息不完全、数据量有限的系统。在岩土工程领域，灰色理论被广泛应用，包括对岩土力学的时空演变分析、深基坑或边坡的位移预测以及桩基承载力评估等。通过灰色系统理论，可以从部分已知信息中挖掘出有价值的知识，进而对系统的动态行为进行准确描述和有效控制。 基于非等距监测数据的深基坑变形预测方法是对传统预测技术的补充和完善，它增强了在实际工程中应对数据不完整情况的能力，有助于提前预警和防范深基坑工程可能面临的安全隐患，对于提升深基坑施工的安全性和经济性具有重要意义。