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毕业论文-隧底变形监测之自回归方法，共35页，15283字
摘 要
隧道掘进过程中和贯通后的初期，必须遵循规范进行安全质量监控，其采取的主要的方式是变形监测。隧道变形数据的获取，是按一定时间周期实施的，得到的观测数据列，当然是一组随时间动态变化的相关序列（随机时间序列），虑及动态数据的必然相关性，数据处理采用时间序列分析法为好。时间序列分析法中，常用的是平稳自回归模型（AR模型），该模型的最大特点，在于以对象的前期数据作变量求得的函数值，即为对象的后期估值，加之模型调整灵活简便，因此对于边施工边测量边预报的隧道工程而言，无疑具有实用价值。
本文以实测数据为算据，应用自回归理论，完成了隧底变形预报与变形分析工作。
关键字：隧道、AR模型、预测预报

前 言
我国地域辽阔，且山岭居多，尤其是西部地区。随着西部大开发的深入，越来越多的高速公路、铁路被修建起来，由于西部大多是山区，不可避免的要修建隧道。这不仅缩短了道路里程，改善道路线形和交通运输条件，从而提高车速达到快速运输的目的，还能节约能源保护环境，可谓是一举多得。随着我国经济的快速发展，改革开放的进一步深化，修建高等级公路网势在必行，因此，隧道的修建也迎来了空前的热潮。
隧道项目由于投资大、技术难、质量要求高而存在极高风险。所谓风险，一是因为隧道洞身处于地下，地质水文情况相当复杂，对有关情况的了解不如地面工程透彻；二是在隧道洞身掘进过程中或贯通后，原来相对稳定、平衡的围岩结构的原始状况受到破坏，从而引起局部的应力集中现象，导致多方向的形变，当形变过大时就会造成开裂、沉陷、坍塌、冒顶、底凸等事故的发生；三是隧道基本都在地下作业，技术难度大，空间狭小，工作面展不开，劳动条件差，安全风险大并且隧道项目投资很大，一旦出现事故，损失非常惨重。因此，在施工过程中，安全和质量问题显得尤为重要，必须实时监测与预报，获得可靠的隧道稳定信息后才能进行后续施工。
本文旨主要研究思路是将隧道变形数据认作时间序列，使用时间序列分析中的平稳自回归模型(AR)模型对施工隧道现场监测的数据进行进一步处理、分析，并依据该模型对隧道底部的变形进行预测预报，对隧道的后续施工提供技术支持，从而指导隧道的后续施工。
由于我知识有限，其中难免会有缺点与不足，希望老师和同学们批评指正。

目录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1本文背景和意义 1
1.2数学模型 1
1.3本文主要内容 2
第2章 隧道变形监测 3
2.1隧道 3
2.1.1隧道基本概念及工程概况 3
2.1.2隧道分类及作用 3
2.2变形监测 6
2.2.1变形监测一般概念 6
2.2.2变形监测的目的和意义 6
2.2.3变形监测的精度 7
2.2.4变形监测的周期 8
第3章 数学原理 9
3.1 概述 9
3.2平稳自回归模型AR(p) 9
3.3 AR模型的参数估计 10
3.3.1最小二乘估计 10
3.3.2 Yule-Walker估计法 12
3.4 AR(p)模型定阶准则 13
3.4.1 AR(p)模型定阶偏相关函数法 13
3.4.2 AR(p)模型定阶的F准则 14
3.4.3 AR(p)模型定阶的FPE准则 16
3.4.3 AR(p)模型定阶的AIC准则 18
3.5 AR(p)模型的预测 20
第四章 使用Matlab运算实例 22
4.1 实验数据 22
4.2 实例 22
第5章 总结 26
致 谢 27
参考文献 28

本课题研究的重点是根据隧道变形监测数据，采用时间序列分析法，建立平稳自回归模型（AR模型），对隧道的安全情况作出正确的分析和判断，根据隧道的变形观测数据对未来变形值做出正确的预报。本文着重探讨自回归模型（AR模型）在隧底凸起变形监测中的应用。