基于數據挖掘的隧道施工地表沉降規(guī)律研究.pdf

1、大規(guī)模的地鐵建設緩解了城市交通壓力,卻激發(fā)了城市巖土工程的安全風險。巖土工程問題的復雜性促使工程領域迫切的需要一套系統化的方法積累工程經驗、探索工程規(guī)律、利用工程知識。本文遵循知識管理的技術路線,針對地鐵隧道工程領域最受人關注的地表沉降指標,提出了一套從數據到智慧的系統化研究方法,該方法既有助于工程經驗的積累,也為現場安全決策提供支持。
　　首先,本文構建了面向隧道施工地表沉降分析的時空情境多維數據倉庫,將零散的多源異構數據整合成

2、集成情境的價值信息。在從數據到信息的轉換過程中,本文創(chuàng)新性地提出了地表沉降增長的Logistic模型;基于該模型,本文運用非線性回歸及隨機借補技術解決了沉降監(jiān)測數據不等距缺失問題;本文還運用離散小波變換技術濾除了日沉降中的監(jiān)測誤差,綜合提升了數據的質量和信息的價值。
　　基于上文構建的時空情境多維數據倉庫,本文進一步從時間、空間、情境等多個視角挖掘了地表沉降規(guī)律,提煉了能夠指示地表沉降安全風險的相關指標。在從信息到知識的轉換過程中

3、,本文創(chuàng)新性地提出了雙隧道沉降槽模型,并運用Levenberg-Marquardt方法解決了該模型的非線性擬合問題;基于大量的擬合結果,本文發(fā)現了沉降槽寬度的時不變性及其與地質水文分布的相關性;本文還提出了地層損失的計算方法,得出了地層損失的分布情況和增長規(guī)律。
　　最后,綜合運用前文得到的地表沉降時、空、情境規(guī)律,本文建立了地表沉降安全風險預警機制以指導工程實踐。在這一從知識到智慧的轉換過程中,本文創(chuàng)新性地提出了地表沉降風險分級