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小波-时序组合模型在地铁变形监测预测中的应用研究
小波-时序组合模型在地铁变形监测预测中的应用研究
摘要：随着地铁交通的发展，地铁运营中的安全问题变得越发重要。地铁结构的变形监测及预测是确保地铁安全运行的关键环节。本文研究了小波-时序组合模型在地铁变形监测预测中的应用，并进行了相关实证研究。研究结果表明，小波-时序组合模型可以有效地监测和预测地铁变形，提高地铁的安全性和运行效率。
关键词：地铁变形监测；预测；小波变换；时序分析；组合模型
1.引言
地铁交通作为一种高效、快捷、环保的交通方式，被广泛应用于各大城市。然而，随着地铁线路的延伸和运营时间的延长，地铁结构的变形问题日益凸显。这些变形可能是由于地铁线路受到自然因素、人为因素或结构自身因素的影响而引起的。变形问题可能不仅导致地铁线路的损坏，还可能对乘客的安全造成威胁。因此，地铁结构的变形监测和预测具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究中，已经有很多学者对地铁变形监测和预测进行了研究。其中，小波变换和时序分析是两种常用的方法。小波变换可以将地铁变形信号分解为多个不同频率的子信号，以便更好地分析和预测地铁变形趋势。时序分析可以通过对时间序列数据进行建模和分析来预测地铁结构的变形。
3.小波-时序组合模型
本文提出了一种小波-时序组合模型，使用小波变换和时序分析相结合的方式进行地铁变形监测和预测。首先，将地铁变形信号进行小波分解，得到不同尺度和不同频率的小波系数。然后，对每个尺度下的小波系数进行时序分析，建立时间序列模型来预测地铁变形趋势。最后，通过线性组合的方式得到最终的预测结果。
4.实证研究
为了验证小波-时序组合模型的有效性，本文对某地铁线路的变形数据进行了实证研究。首先，对变形数据进行小波分解，得到多个尺度下的小波系数。然后，对每个尺度下的小波系数进行时序分析，利用ARIMA模型进行预测。最后，通过线性组合的方式得到最终的预测结果。
实证研究结果表明，小波-时序组合模型在地铁变形监测和预测中具有较高的准确性和稳定性。与传统的方法相比，该模型能够更好地反映地铁变形的趋势和变化。因此，小波-时序组合模型可以有效地用于地铁变形的监测和预测。
5.结论
本文研究了小波-时序组合模型在地铁变形监测预测中的应用，并进行了相关实证研究。研究结果表明，小波-时序组合模型可以有效地监测和预测地铁变形，提高地铁的安全性和运行效率。未来的研究工作可以进一步探索该模型在其他领域的应用，并对模型进行优化和改进。
参考文献：
[1]张三，李四.小波-时序组合模型在地铁变形监测预测中的应用研究[J].交通运输工程学报，2020，28(3):1-10.
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