王 兴

（山西省勘察设计研究院，山西太原030013）

几种常用基坑变形预测模型的比较与分析

王 兴

（山西省勘察设计研究院，山西太原030013）

文章分析了目前常用基坑变形预测模型的特点和不足，通过应用卡尔曼滤波模型对状态向量进行滤波，构建了一种新的基于卡尔曼滤波的动态回归模型，并结合各种模型在工程实例中的表现，经过比较和分析得到了一些有益的结论。

变形监测；基坑；卡尔曼滤波；预测模型

基坑的变形预测是基坑变形监测中的意义最为重要的工作，将预测值与最近一期测量结果相比较，以判别上一步施工工艺和施工参数是否对基坑安全造成影响以及优化下一步施工参数，进而指导现场施工。

1 目前常用的基坑变形预测方法

1.1 传统模型数值分析

传统的回归分析预测模型虽然简单实用,但由于不便于描述系统变化过程及其内在规律，只局限于用差分方程来建立离散的随机模型。数值法在数学方法上相对精确,但由于基坑边坡影响因素的多样性、复杂性、模糊性以及不确定性,使得在使用该方法时过分概化,降低了实用价值,预测结果的实用性和可靠性相对较低[1]。

1.2 灰色系统

灰色系统理论，原理就是从乱的数据中发现内在的规律，研究对象是规律性比较强的生成数列。数列生成使用的方法是概率统计法和数据生成法，通过这两种方法，将系统内的随机数据整理成规律性较强的数据。基坑变形预测的理论基础就是这一灰色系统理论，通过建立一个基坑位移灰色预测模型预测基坑的变形趋势。……