文献类型：期刊文章

作　　者：杨春宇[1] 任兴达[2] 江汇男[3] 袁岳[3] 王子林[3]

YANG Chunyu;REN Xingda;JIANG Huinan;YUAN Yue;WANG Zilin(Beijing Institute of Geological Engineering,Beijing 101500,China;Urban Management Section,Yangfangdian Sub District Office,Haidian District,Beijing,Beijing 100038,China;Geoscience and Surveying Engineering College,China University of Mining&Technology-Beijing,Beijing 100083,China)

机构地区：[1]北京市地质工程设计研究院,北京101500 [2]北京市海淀区羊坊店街道办事处城管科,北京100038 [3]中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083

出　　处：《测绘通报》

年　　份：2021

期　　号：10

起止页码：127-131

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。

关 键 词：地铁变形监测  时间序列分析 神经网络  时序InSAR  

分 类 号：P258[测绘类]