基于组合模型的明挖公路隧道基坑监测预报研究

基于组合模型的明挖公路隧道基坑监测预报研究

梁瑞峰

佛山市南海区铁路投资有限公司 广东佛山 528000

摘要：桩顶水平位移是基坑监测的重要内容，对确保基坑安全施工具有重要意义。本文介绍了Holt-Winters方法和马尔可夫预测模型，提出了基坑监测的组合模型预报方法。利用组合模型对桩顶水平位移累计值进行预测，比较分析实测数据与预测结果，结果表明组合模型对基坑桩顶水平位移累计值具有较高的预报精度。

关键词：组合模型；基坑监测；预报

Research on foundation pit monitoring and prediction based on combined model

Author1，Author2

基坑监测一直是基坑施工过程中的一项重要组成部分，是实现基坑支护结构动态设计、安全化施工的重要支撑^[1]。在基坑施工过程中可以利用基坑监测成果调整设计，再用于指导施工，从而使围护方案既经济又安全，并为以后的基坑工程提供借鉴和技术准备^[2]。正是由于基坑监测具有极其重要的作用，人们一直都非常重视基坑监测，如2015年孔宪晟^[3]通过基坑监测掌握岩土层、支护结构和周围环境的变形情况，及时分析问题并采取措施，从而保证了施工的安全进行，也为动态优化设计提供了经验和重要指导。2017年王占武^[4]对基坑监测技术的研究和应用进行了归纳总结，展示了基坑监测的各种方法和工具，用于保障基坑施工的安全性。2019年邓轶昕等^[5]利用基坑监测技术对北京大兴国际机场的轨道交通基坑进行监测，结果表明基坑处于稳定的状态。2021年石重庆^[6]为了确保深基坑工程的安全顺利进行，对深基坑中的远程动态监测技术进行了深入研究，从而希望该技术未来能够在类似的工程中发挥巨大的作用。这些基坑监测技术的研究都表明了基坑监测对基坑施工意义重大，是一项不可或缺的重要内容。

基坑监测预报是基坑监测中重要的一环，将基坑监测实测数据与模型预测结果进行对比研究，可以为基坑工程设计和施工提供宝贵的资料和信息。本文尝试运用Holt-Winters方法和马尔可夫预测模型，对桩顶水平位移累计值进行短期预测，并对结果加以比较分析。

1 组合模型

1.1 Holt-Winters非平稳时间序列预测方法

Holt-Winters方法是一种时间序列分析和预报方法，利用指数平滑模型参数不断适应非平稳序列的变化，避免了简单无权重移动平均预测法中数据延迟的缺陷。对于无季节模型，该方法涉及平滑参数 和趋势参数 ，其计算过程如下：

（1）

（2）

（3）

其中， 为 t 时刻的平滑项， 为t 时刻的趋势项， 。

1.2 马尔可夫预测模型

设考察对象为一系统，该系统从一种状态 变化到另一状态 的过程称为状态转移，并把整个系统状态转移的过程称为马尔可夫过程。设系统在k=0时所处的初始状态 为已知，经过k次转移后的状态向量 ，则有：

（4）

此式即为马尔可夫预测模型。由上式可以看出，系统在经过k次转后所处的状态 取决于它的初始状态 和转移矩阵p。马尔可夫预测模型通过对系统各自状态的初始概率以及转移概率的研究来确定变化趋势，适用于随机波动较大的系统。

本文在Holt-Winters法的基础上，采用马尔可夫预测模型来对日周期下桩顶水平位移累计值的随机波动进行预测；对两种模型采用线型组合，并利用最小二乘准则求得权函数。

2 实例分析

现选取广东省佛山市我司负责的环岛南路隧道工程基坑监测项目2021年7月份桩顶水平位移累计值进行建模与预测分析。分别对15个测点前21天数据进行建模，并对后10天的桩顶水平位移累计值进行预测；经最小二乘法计算，得到组合模型中Holt-Winters时间序列模型与马尔可夫预测模型权值分别为0.827和0.173。最后利用组合模型对2021年7月份22日至7月31日15个测点桩顶水平位移累计值进行预测，其中四个测点预测结果如下：

图1 测点预测效果图

表1 测点预测误差汇总

不同测点的预测误差均可以控制在0.3mm以内，说明本文采用的组合模型预测精度较高且具有较好的稳定性。

3 结语

为准确预报桩顶水平位移累计值，通过采集实测数据，建立Holt-Winters方法和马尔可夫预测组合模型。利用已知桩顶水平位移累计值建立模型后预报后一天桩顶水平位移累计值，与实测值对比，结果表明该组合模型具有较好的预报精度和应用价值。

参考文献：

[1] 曹力桥. 渗流固结耦合作用分析基坑土压力及变形计算[D].天津大学,2008.

[2] 胡志超. 基于现场监测和数值模拟的近海隧道深基坑研究[D].西南交通大学,2018.

[3] 孔宪晟. 基坑监测技术[A]. 中国建设科技集团股份有限公司、中国建筑学会工程建设学术委员会、《施工技术》杂志社.第四届全国地基基础与地下工程技术交流会论文集[C].中国建设科技集团股份有限公司、中国建筑学会工程建设学术委员会、《施工技术》杂志社:施工技术编辑部,2015:4.

[4] 王占武.基坑监测技术的研究与应用[J].黑龙江科技信息,2017(03):271.

[5] 邓轶昕,肖艳升,张蒙.超大超深基坑监测技术[J].建筑技术,2019,50(09):1123-1125.

[6]石重庆.深基坑工程中的远程动态监测技术研究[J].中小企业管理与科技(下旬刊),2021(06):171-172.