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考虑序列关联性的公路隧道沉降预测模型
作者:
作者单位:

(同济大学 土木工程学院, 上海市 200092)

作者简介:

林晓东,男,博士研究生.E-mail:linxdcn@foxmail.com

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

城市轨道交通系统安全与运维保障国家工程实验室资助项目;广东省城市轨道交通工程建造新技术企业重点实验室资助项目(编号:2017B030302009)


Settlement Prediction Model of Highway Tunnel Considering Spatial Correlation
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    摘要:

    准确预测公路隧道结构沉降数据对工程安全风险控制具有重要意义。针对传统自回归-滑动平均时间序列预测模型(Auto-Regressive and Moving Average)的单一线性问题,该文提出了考虑沉降数据空间关联性的向量-结构时间序列模型(Structural Vector Time Series)。该模型由向量式和结构式两部分组成:① 向量式时间序列模型可模拟多维时间序列变量当期项与滞后项的关联关系;② 结构式时间序列则建立多维时间序列当期项的关联关系。最后以上海某一公路隧道为工程案例,计算结果表明考虑空间关联性的向量-结构时间序列模型比传统时间序列模型预测精度更高。

    Abstract:

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    引证文献
引用本文

林晓东,林浩.考虑序列关联性的公路隧道沉降预测模型[J].中外公路,2019,39(5):183-188.
LIN Xiaodong, LIN Hao. Settlement Prediction Model of Highway Tunnel Considering Spatial Correlation[J]. Journal of China and Foreign Highway,2019,39(5):183-188.

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  • 收稿日期:2019-01-20
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  • 在线发布日期: 2023-07-05
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