[发明专利]基于卡尔曼滤波和时间序列分析的地铁运行趋势预测方法

摘要

本发明涉及工况预测技术领域，提供一种基于卡尔曼滤波和时间序列分析的地铁工况趋势预测方法，主要包括卡尔曼滤波算法以及时间序列分析法，进一步包括因地质、地下水、本身载荷及临近基坑施工的影响，影响地铁轨道及围岩数值分析算法；本发明采用卡尔曼滤波对观测数据进行处理，剔除随机扰动误差的影响，得到更接近真实情况的数据。在这些更真实的数据基础上，方便迅速的建立时间顺序分析模型进行异常工况发展趋势的预测，可以得到准确可信的预测结果；通过持续不断的采集数据，校正数据，更新预测模型，可以得到更加准确可靠的最新的预测结果，为及时进行决策提供依据。

主权项

基于卡尔曼滤波和时间序列分析的地铁工况趋势预测方法，其特征在于，主要包括卡尔曼滤波算法以及时间序列分析法；因地质、地下水、本身载荷及临近基坑施工的影响，影响地铁轨道及围岩数值分析算法的过程一般可分为以下几个步骤：(1)分析地铁隧道刚刚开通时初始地应力和地铁区间隧道结构初始受力状态，建立初始模型；(2)进地铁正常运行的三维动态过程模拟，模拟基坑开挖、本身载荷影响、地质影响、地下水影响等流程；(3)分析这些过程地铁区间隧道结构受力发展过程，确定这些过程区间隧道结构的最大应力增量，并计算区间隧道结构的最大总受力，籍此分析这些原因对地铁正常运行时的影响；(4)分析这些过程地铁区间的轨道及围岩位移发展过程，确定这些过程地铁区间轨道及围岩的最大位移量，籍此分析这些原因对地铁正常运行的的不利影响。