【摘 要】
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在进行高铁隧道沉降变形分析与预测时,隧道沉降变形量小,但受随机噪声干扰较大,使得原始监测的沉降曲线波动较大,出现"小沉降、大波动"现象。运用卡尔曼滤波对原始数据进行滤
【机 构】
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桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心,桂林理工大学测绘地理信息学院,广西空间信息与测绘重点实验室（桂林理工大学）
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在进行高铁隧道沉降变形分析与预测时,隧道沉降变形量小,但受随机噪声干扰较大,使得原始监测的沉降曲线波动较大,出现"小沉降、大波动"现象。运用卡尔曼滤波对原始数据进行滤波去噪,建立基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型,并对隧道进行沉降变形分析与预测。通过实例对比分析表明:经过卡尔曼滤波去噪,可以有效地剔除原始监测数据中的随机误差,沉降曲线更平滑且更逼近真实沉降情况;基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型的综合精度与可靠性较传统GM(1,1)模型高,该模型在隧道沉降变形分析与预测中体现出较好的优越性。
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