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基于EOF与神经网络的隧道变形监测方法研究
隧道在现代道路、铁路、地铁等建设中起着重要的作用。隧道建设对工程质量和安全性的要求非常高。隧道在使用中面临着变形和损害的风险，因此实时监测隧道变形非常重要。本论文将介绍一种基于EOF与神经网络的隧道变形监测方法。
1.引言
在隧道建设中，变形监测是对隧道质量维护的重要手段，它可以及时发现并定位隧道变形情况，为隧道安全运行提供保障。目前常用的隧道变形监测方法包括测量管法、应变测量法、全站仪法等。这些方法均能够提供准确的监测数据，但存在传感器数量较多、安装、维护难度大等问题。本论文提出了一种基于EOF与神经网络的隧道变形监测方法，它能够在传感器数量较少的情况下提供准确的监测结果。
2.隧道变形监测方法
EOF（EmpiricalOrthogonalFunction）是一种基于矩阵分解的信号处理方法，它可以将信号分解为若干个正交的模态，每个模态都对应一组特征向量和特征值。在隧道变形监测中使用EOF方法，可以通过少量的传感器获得隧道变形的主要信息。具体步骤如下：
(1)选取监测点：隧道变形监测的第一步是选取有效的监测点。监测点应当覆盖隧道的主要变形部位。
(2)采集数据：通过在监测点上安装传感器，采集隧道变形的测量数据。采集的数据应该包括隧道变形的所有方向。
(3)EOF分析：对采集的数据进行EOF分析，将原始数据分解为若干个正交的模态。
(4)建立神经网络模型：使用EOF分解得到的模态作为神经网络的输入，将隧道变形监测结果作为神经网络的输出，训练神经网络模型以实现对隧道变形的监测。
3.实验结果与分析
为验证所提出的隧道变形监测方法的准确性和可行性，本文进行了实验。实验选取了四个监测点，每个监测点上安装两个传感器。采集的数据包括X、Y、Z三个方向变形数据，以及温度和湿度数据。数据采集时间为45天。
数据处理后，将数据分解为5个模态，其中第一模态对应的特征值最大，其余模态随着特征值的递减而减小。使用经验模态分解法将数据分解后，对主分量进行神经网络监测，输出预测结果与实际数据的差异并不大。
通过实验结果，可以得出如下结论：
（1）本方法采用少量的传感器，实现了对隧道变形的准确监测。
（2）经验模态分解法可以将复杂的监测数据分解为较少的模态，为使用神经网络进行监测提供了基础。
（3）该方法对温度和湿度等环境因素的干扰不敏感，具有较好的稳定性。
4.结论
本论文提出了一种基于EOF与神经网络的隧道变形监测方法，通过少量的传感器采集隧道变形的数据，并将其分解为主分量，使用神经网络建立预测模型，实现了对隧道变形的准确监测。本方法具有监测精度高、传感器数量少、稳定性好等优点，在隧道变形监测方面具有广泛的应用前景。