郑一帆，于先文

(东南大学 交通学院，江苏 南京 211189)

不均匀沉降是导致建构筑物开裂、塌陷等结构性破坏的主要原因之一，严重影响建构筑物的服务性能，威胁其安全性与稳定性[1]。沉降预测是目前大多数工程进行地基处理的主要依据，其预测结果与工后不均匀沉降的处理效果密切相关。沉降预测分为两个步骤，首先使用工程的实测沉降数据建立沉降预测模型，然后通过沉降预测模型预测工后沉降。随着工程进展，沉降预测模型需要不断地更新来保障预测的质量。对于高铁、大型桥梁等时间跨度大的工程项目，建立一个沉降预测模型高效更新的方法具有重要的意义。

目前，沉降预测模型的更新普遍采用简单的传统更新方法。在实际的工程中，广泛使用的模型如双曲线法模型[2-4]、指数曲线法模型[4-6]、星野法模型[8-9]等都使用传统最小二乘方法进行模型更新。该方法的具体过程为：新增观测数据后，利用全部数据列出误差方程进行最小二乘间接平差，得到新的沉降预测模型系数。即便被广泛应用于实际工程中，传统更新方法也仍存在不足之处，具体表现为以下三点：①数据存储量大，需要将历史沉降数据全部保存，历史沉降观测数据重复地参与拟合过程；②模型更新计算量大，每次更新过程都需要使用到所有的沉降数据，计算过程中的矩阵维数可能会非常高；③存在数据损失风险，由于历史数据数量庞大，可能存在数据丢失、被篡改、误录入等现象，对预测模型的正确更新带来风险。……