软土地基沉降预测：门限自回归模型应用

"本文主要探讨了利用门限自回归模型对软土地基沉降进行预测的方法，以实际的在建港区软土地基处理工程为背景，通过现场监测数据，采用时间序列分析技术建立预测模型，并利用最小信息准则（AIC）进行参数估计。" 在软土地基处理中，沉降预测是工程设计和施工过程中的关键环节，因为它直接影响到建筑物的安全性和稳定性。门限自回归模型（Threshold Autoregressive Model，TAR）是一种非线性时间序列模型，特别适用于处理包含隐藏阈值效应的数据，如软土地基沉降过程中可能出现的非线性变化。软土地基由于其高含水量和低孔隙比，固结过程往往表现出明显的非线性特征，这使得传统的线性模型可能无法准确预测其沉降行为。 简文彬等人在2013年的研究中，选取了一个在建港区的软土地基处理工程，他们首先收集了现场监测的原始数据，这些数据包括地基的沉降、荷载、时间等多个变量。通过时间序列分析，他们发现这些数据存在明显的非线性关系，因此选择了门限自回归模型进行建模。在模型构建过程中，他们应用了AIC（Akaike Information Criterion）准则来选择最优模型参数，这是一种评估模型复杂度和拟合优度的统计工具，可以避免模型过拟合或欠拟合的问题。 建立的门限自回归模型在一步预测（即预测下一个时间点的沉降值）上表现出了较高的精度，这意味着模型能够有效地捕捉到软土地基沉降的动态变化趋势。此外，由于模型可以通过计算机在线建模，因此可以实现实时监控，及时调整施工方案，这对于动态管理工程进度和风险控制具有重要意义。 软土地基沉降预测的准确性对于港口建设尤其重要，因为港区通常需要承受大型船舶带来的巨大荷载，而过度沉降可能导致码头结构失效，影响港口的运营安全。简文彬等人的研究提供了一种有效的方法，适用于类似港区的软土地基沉降预测，有助于提升工程设计的科学性和安全性。 关键词：软土地基；沉降预测；非线性时间序列模型；AIC准则 通过这个研究，我们可以了解到门限自回归模型在处理非线性问题上的优势，特别是在软土地基沉降预测中的应用。这种模型不仅提高了预测的准确性，还能实现工程的实时监控，对于提高工程项目的质量和效率具有积极的推动作用。在未来，类似的模型和方法有望在更多的地质工程领域得到应用。