地铁车站基坑监测数据预报方法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

1.1课题背景

随着城市轨道交通建设的飞速发展，与之相关的深基坑工程向规模更大、深度更深的方向发展，深基坑开挖与支护问题已经成为建筑工程界的难点和热点问题之一。由于深基坑工程中的围护结构变形是引起深基坑工程事故的主要因素，则基坑监测数据采集与处理工作的科学性显得尤其重要。基坑监测是对基坑整个寿命期内边坡的稳定性进行监视，其作用有：对边坡稳定状态及时预报，确保基坑内作业的人、机、物安全，确保基坑周边建（构）筑物安全；指导对基坑支护的加固、补强以及支护方法的选定；为基坑支护技术分析提供有效数据，以便总结经验和教训，为今后的工作做指导。因此对地铁车站基坑监测数据进行准确的预报显得尤为重要。

1.2研究现状

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

2.1主要研究的问题

内容本课题需在探讨地铁车站基坑监测数据常用处理方法的基础上，着重对比分析灰色模型、神经网络、回归分析、时间序列分析等算法在地铁基坑变形预测中的应用，总结各方法应用规律及优缺点，分析各监测等级基坑变形预测的最佳预测方法。具体研究内容如下：

（1）在文献阅读的基础上，阐述课题研究意义、国内外研究现状，拟定研究技术路线。