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基于自回归EIV模型的高铁桥墩沉降预测方法研究
1
作者
王鹏
《铁道勘察》
2024年第1期33-38,共6页
高速铁路线下工程沉降监测与控制,是实现铁路轨道的高平顺性施工和高稳定性运营的基础。桥梁工程占我国高铁总里程的50%以上,开展桥墩沉降监测和预报,对高速铁路工程的顺利施工和高速铁路网运营安全意义重大。为建立符合高铁桥墩沉降变...
高速铁路线下工程沉降监测与控制,是实现铁路轨道的高平顺性施工和高稳定性运营的基础。桥梁工程占我国高铁总里程的50%以上,开展桥墩沉降监测和预报,对高速铁路工程的顺利施工和高速铁路网运营安全意义重大。为建立符合高铁桥墩沉降变形实际的沉降预测模型,基于自回归(AR)模型和线性假设理论,考虑模型变量误差对AR模型建模的影响,推导了顾及模型变量误差的高铁桥墩沉降预测自回归EIV模型建模及解算方法,推演了基于线性假设理论的最佳高铁桥墩沉降预测模型选择方法,在此基础上设计了一种基于自回归EIV模型的高铁桥墩沉降预测方法。研究结果表明:采用该方法建立的沉降预测模型,能够客观、准确地对高铁桥墩的沉降变形趋势作出预测,进而可为施工建设和运营维护决策的制定提供科学依据。
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关键词
高速铁路
线性假设法
桥墩沉降
自回归
eiv
模型
模型优选
下载PDF
职称材料
附不等式约束的地表沉降时间序列自回归EIV模型
2
作者
陶叶青
王坚
刘超
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1455-1460,共6页
地表沉降监测是预防地质灾害发生的有效方法,时间序列模型是进行地表沉降预测的主要模型。传统AR(autoregression)模型参数估计算法没有顾及模型系数矩阵中的元素含有观测误差的情况。为同时顾及模型观测向量与系数矩阵中的元素均含有...
地表沉降监测是预防地质灾害发生的有效方法,时间序列模型是进行地表沉降预测的主要模型。传统AR(autoregression)模型参数估计算法没有顾及模型系数矩阵中的元素含有观测误差的情况。为同时顾及模型观测向量与系数矩阵中的元素均含有观测误差的情况,应用变量中含有误差(errors-in-variables,EIV)的参数估计模型改进基于时间序列的地表沉降预测模型。为提高AR模型参数解的收敛速度与精度,应用先验信息构建具有不等式约束的EIV模型,将建立的附有不等式约束EIV模型参数估计问题转化为非线性模型的二次规划问题,结合中位函数建立参数估计迭代算法。为论证所建立算法的有效性与可行性,通过实验分别对AR模型参数估计的最小二乘算法、EIV模型参数估计算法与该算法进行比较。实验证明,所建立算法具有较高的精度和效率,是一种可行的方法。
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关键词
地表沉降时间序列
不等式约束
自回归
eiv
模型
嵌套迭代
原文传递
题名
基于自回归EIV模型的高铁桥墩沉降预测方法研究
1
作者
王鹏
机构
中国铁路设计集团有限公司
出处
《铁道勘察》
2024年第1期33-38,共6页
基金
中国铁路设计集团有限公司科技开发计划重点课题(2021A240504)。
文摘
高速铁路线下工程沉降监测与控制,是实现铁路轨道的高平顺性施工和高稳定性运营的基础。桥梁工程占我国高铁总里程的50%以上,开展桥墩沉降监测和预报,对高速铁路工程的顺利施工和高速铁路网运营安全意义重大。为建立符合高铁桥墩沉降变形实际的沉降预测模型,基于自回归(AR)模型和线性假设理论,考虑模型变量误差对AR模型建模的影响,推导了顾及模型变量误差的高铁桥墩沉降预测自回归EIV模型建模及解算方法,推演了基于线性假设理论的最佳高铁桥墩沉降预测模型选择方法,在此基础上设计了一种基于自回归EIV模型的高铁桥墩沉降预测方法。研究结果表明:采用该方法建立的沉降预测模型,能够客观、准确地对高铁桥墩的沉降变形趋势作出预测,进而可为施工建设和运营维护决策的制定提供科学依据。
关键词
高速铁路
线性假设法
桥墩沉降
自回归
eiv
模型
模型优选
Keywords
high-speed
railway
linear
hypothesis
method
pier
settlement
autoregressive
eiv
model
model
optimization
分类号
U238 [交通运输工程—道路与铁道工程]
U443.1 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
U448.13
下载PDF
职称材料
题名
附不等式约束的地表沉降时间序列自回归EIV模型
2
作者
陶叶青
王坚
刘超
机构
淮阴师范学院城市与环境学院
北京建筑大学测绘与城市空间信息学院
安徽理工大学测绘学院
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期1455-1460,共6页
基金
国家自然科学基金(41601501,41874029,41404004)
江苏省高校自然科学基金(16KJD420001)
江苏省建设厅科技规划项目(2017ZD259)。
文摘
地表沉降监测是预防地质灾害发生的有效方法,时间序列模型是进行地表沉降预测的主要模型。传统AR(autoregression)模型参数估计算法没有顾及模型系数矩阵中的元素含有观测误差的情况。为同时顾及模型观测向量与系数矩阵中的元素均含有观测误差的情况,应用变量中含有误差(errors-in-variables,EIV)的参数估计模型改进基于时间序列的地表沉降预测模型。为提高AR模型参数解的收敛速度与精度,应用先验信息构建具有不等式约束的EIV模型,将建立的附有不等式约束EIV模型参数估计问题转化为非线性模型的二次规划问题,结合中位函数建立参数估计迭代算法。为论证所建立算法的有效性与可行性,通过实验分别对AR模型参数估计的最小二乘算法、EIV模型参数估计算法与该算法进行比较。实验证明,所建立算法具有较高的精度和效率,是一种可行的方法。
关键词
地表沉降时间序列
不等式约束
自回归
eiv
模型
嵌套迭代
Keywords
time
series
of
ground
subsidence
inequality
constraints
autoregress
ion
eiv
model
nested
iteration
分类号
P207 [天文地球—测绘科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自回归EIV模型的高铁桥墩沉降预测方法研究
王鹏
《铁道勘察》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
附不等式约束的地表沉降时间序列自回归EIV模型
陶叶青
王坚
刘超
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2020
0
原文传递
已选择
0
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