基于小波变换与卡尔曼滤波结合的GM(1,1)模型在高铁隧道沉降变形分析中的应用

作     者：高红 文鸿雁 李运健 聂光裕 杨志 GAO Hong;WEN Hongyan;LI Yunjian;NIE Guangyu;YANG Zhi

作者机构：广西空间信息与测绘重点实验室桂林541004 桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心桂林541004 广西壮族自治区测绘地理信息产品质量检验站南宁530023 桂林理工大学测绘地理信息学院桂林541004 

出 版 物：《现代隧道技术》 (Modern Tunnelling Technology)

年 卷 期：2016年第53卷第4期

页      面：84-89页

学科分类：081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 0813[工学-建筑学] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41461089) 广西"八桂学者"岗位专项经费资助项目 广西空间信息与测绘重点实验室项目(151400702 140452402) 广西空间信息与测绘重点实验室开放基金项目(13-051-14-20).(YCSZ2014151 YCSZ2012083) 广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118288) 广西矿冶与环境科学实验中心资助课题(KH2012ZD004) 

主　　题：隧道沉降 变形分析 小波变换 卡尔曼滤波 GM(1,1)模型 

摘      要：高铁隧道的变形量较小,但受随机噪声的干扰较大,使得监测得到的沉降曲线不能反映实际的沉降情况。鉴于此,文章提出了基于小波变换与卡尔曼滤波相结合的RLG降噪方法,该方法既有小波变换的去相关作用和多分辨分析功能,又有卡尔曼滤波对未知信号的线性无偏最小方差估计的特点。采用GM(1,1)预测模型对降噪后的数据进行分析,得到的结论是:基于小波变换与卡尔曼滤波相结合的GM(1,1)模型的精度较基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型的精度高,可有效地运用于高铁隧道沉降分析中。