基于小波和时间序列分析组合模型的地铁隧道变形预测研究的任务书.docx

基于小波和时间序列分析组合模型的地铁隧道变形预测研究的任务书
任务书
一、研究背景
地铁是现代城市快速交通系统的重要组成部分，其首要任务是提供快速、安全、便捷的出行服务。同时，随着城市的不断发展和建设，地铁隧道的建设也日益增多，使得地铁隧道变形问题成为了一个重要的关注点。地铁隧道的变形问题可能会对地铁的安全性和正常运营造成严重的影响，因此对其变形进行预测、预警和控制是十分必要的。
二、研究目的
本研究旨在通过对地铁隧道变形进行预测的方法研究，为隧道工程建设和运营提供可靠的技术保障。具体研究目的如下：
1.研究小波分析与时间序列分析的理论基础和应用方法，并探讨其在地铁隧道变形预测中的应用。
2.对地铁隧道变形监测数据进行分析和处理，建立变形预测模型。
3.实现地铁隧道变形预测模型的计算和模拟，并对不同模型的性能进行对比分析。
4.通过对地铁隧道变形预测模型的研究和应用，为地铁隧道建设和运营提供技术支持。
三、研究内容和方法
1.研究小波分析与时间序列分析的理论基础和应用方法，并探讨其在地铁隧道变形预测中的应用。
2.对地铁隧道变形监测数据进行分析和处理，建立变形预测模型。
3.实现地铁隧道变形预测模型的计算和模拟，并对不同模型的性能进行对比分析。
4.分析模型的参数设置和优化方法，优化模型的预测效果。
5.对模型进行实际案例应用，评估模型的预测准确度和实用性。
6.撰写研究报告，总结研究成果。
四、研究计划
1.第1-2个月：对小波分析与时间序列分析的理论基础和应用方法进行研究，并通过查阅相关文献了解地铁隧道变形的监测手段和方法，为后续研究打好基础。
2.第3-4个月：对地铁隧道变形监测数据进行分析和处理，建立变形预测模型，并研究模型的参数设置和优化方法。
3.第5-6个月：实现地铁隧道变形预测模型的计算和模拟，并对不同模型的性能进行对比分析。
4.第7-8个月：对模型进行实际案例应用，评估模型的预测准确度和实用性。
5.第9-10个月：总结研究成果，撰写研究报告。
五、研究成果
1.完成小波分析与时间序列分析在地铁隧道变形预测中的应用研究。
2.建立地铁隧道变形预测模型，并评估模型的预测准确度和实用性。
3.提出优化模型的参数设置和优化方法，并对不同模型的性能进行对比分析。
4.为地铁隧道建设和运营提供技术支持。
5.完成研究报告撰写，并发表有关学术论文。
六、参考文献
1.王祖涛.基于支持向量机的地铁隧道预警模型研究[D].东南大学,2014.
2.陈宏鹏.基于策略博弈的地铁隧道风险预警系统研究[D].中国矿业大学,2014.
3.杨晟雄.大跨静水压力对地铁隧道变形的影响分析[D].南昌大学,2013.
4.艾化.基于小波与神经网络的短期地铁隧道变形预测[D].南京航空航天大学,2011.
5.王岳涛,雷康.基于小波变换的地铁隧道变形分析[J].铁道科学与工程学报,2003,1:63-67.