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摘要
沉降变形监测中，研究如何对监测的沉降数据进行处理，预测沉降量，对可能出现的安全隐患做出预判有着很重要的实际意义。本文基于神经网络模型、小波分析和奇异谱分析（singular spectrum analysis,SSA）的相关理论，构建起SSA-小波神经网络变形预测模型，并将模型应用于地铁工程沉降预测中。针对地铁监测数据非平稳性、非线性特征，首先，使用SSA方法提取数据序列中的趋势项与周期项，提高序列信噪比；其次，使用小波神经网络模型对趋势项与周期项分别进行预测与重构，得到最终的预测值。通过对地铁累计沉降量观测数据进行预测，结果表明相比单独的小波神经网络模型，SSA-小波神经网络模型的预测效果更佳稳定，且随着训练样本的增加，预测结果与实际情况更加符合。
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单位中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司
