地铁工程监测数据的分析模型构建与预测能力提升研究

引言

地铁工程施工环境复杂，安全风险较高，监测数据的有效分析与预测对保障工程安全至关重要。当前部分监测数据模型存在预测精度不足、适应性差等问题，比如对围岩变形的预测误差较大，难以精准预警潜在风险。随着信息化时代的到来，人工智能为人们的生活带来了极大的便利，基于各项科技手段的支持，我 国监测模型方面发展速度取得了很大的进步。研究分析模型构建与预测能力提升，对提高地铁工程安全管控效能具有重要意义。

一、地铁工程监测数据的分析模型构建基础

1.1 监测数据的预处理与降噪方法

监测数据的预处理与降噪是模型构建的首要环节，旨在消除原始数据中的干扰信息，确保数据质量。地铁工程监测数据常因传感器故障、环境干扰等出现异常值、缺失值或噪声，需通过预处理方法修正。对于异常值，可采用拉依达准则识别偏离正常范围的数据并替换为合理值；对于缺失值，根据数据连续性采用线性插值或邻近均值填充法补充；针对环境振动、电磁干扰产生的噪声，运用小波变换或滑动平均法进行平滑处理，保留数据核心趋势。

1.2 关键特征的提取与数据维度优化

关键特征的提取与数据维度优化是从海量监测数据中提炼有效信息，降低模型复杂度的关键。地铁监测数据包含位移、应力、沉降等多类指标，需通过特征提取筛选出与工程安全关联紧密的变量，如隧道拱顶沉降速率、围岩收敛值等。采用主成分分析或因子分析法，将高维度数据转化为少数几个综合特征，减少冗余信息，同时保留数据核心特征。维度优化过程中，需平衡特征代表性与模型运算效率，避免因维度过多导致模型过拟合，或因维度不足丢失重要信息，使提取的特征能精准反映工程结构的实际状态。

1.3 影响因素的变量筛选与关联分析

影响因素的变量筛选与关联分析旨在明确各类因素对监测指标的作用机制，为模型输入变量的确定提供依据。地铁工程监测数据受地质条件、施工工艺、周边环境等多种因素影响，需通过关联分析识别关键影响变量。例如，分析地层含水率与隧道沉降的相关性，确定含水率是否作为模型输入；探究开挖步距与支护应力的关联程度，筛选出对监测指标影响显著的施工参数。采用相关性分析或决策树算法，排除弱关联变量，保留关键影响因素，明确变量间的相互作用关系，使模型能更准确地反映工程实际情况，提升预测的科学性。

二、地铁工程监测数据的分析模型具体构建方法

2.1 基于时序规律的监测数据预测模型

基于时序规律的监测数据预测模型利用监测数据的时间序列特征，通过历史数据趋势预测未来状态。该模型假设监测指标的变化具有连续性和规律性，如隧道沉降量随时间呈现渐进变化趋势。采用 ARIMA 模型或指数平滑法，对历史监测数据进行拟合，捕捉数据的长期趋势、周期波动和随机扰动，建立时间序列预测模型。模型构建时需分析数据的平稳性，对非平稳数据进行差分处理，确保模型适配性。这种方法适用于数据积累充分、变化趋势稳定的场景，能直观反映监测指标的时间演化规律，为短期安全预警提供依据。

2.2 融合机器学习算法的智能分析模型

融合机器学习算法的智能分析模型通过算法自主学习监测数据与影响因素的映射关系，提升预测精度。选用神经网络、支持向量机等算法，以预处理后的监测数据和关键影响因素为输入，以未来监测值为输出，通过训练优化模型参数。例如，利用 BP 神经网络学习地层参数、施工数据与隧道位移的关系，实现位移值的多步预测；采用随机森林算法处理非线性数据，提高复杂工况下的预测能力。这类模型能处理非线性、高维度的数据关系，适应性强，但需依赖足够的训练样本，且需通过交叉验证避免过拟合。

2.3 多源监测数据融合的综合预测模型

多源监测数据融合的综合预测模型整合不同监测手段、不同位置的数据源，实现全方位的安全状态预测。地铁工程中，监测数据来源于地表沉降监测、隧道结构监测、周边建筑监测等多渠道，需通过数据融合技术将多源数据关联分析。采用贝叶斯网络或证据理论，融合不同传感器的监测结果，综合判断工程结构的整体状态，如结合隧道内部位移数据与地表沉降数据，更精准预测围岩稳定性。模型构建需统一数据标准和时间尺度，解决多源数据的异构性问题，通过多维度数据互补，提升预测的全面性和可靠性。

三、地铁工程监测数据模型预测能力的提升策略

3.1 基于全周期数据的模型训练样本优化

基于全周期数据的模型训练样本优化通过扩充样本覆盖范围，提升模型的泛化能力。传统模型训练常依赖单一施工阶段的数据，导致模型对全周期工况的适应性不足。优化策略需收集工程从勘察、施工到运营的全周期监测数据，涵盖不同地质条件、施工阶段和环境变化下的样本，如包含初期支护、二次衬砌等阶段的监测数据，以及雨季、高温等特殊环境下的数据。通过分层抽样确保样本的代表性，避免样本偏向某一工况，使模型在各类场景下均能保持稳定的预测性能，减少因样本局限导致的预测偏差。

3.2 动态自适应的模型参数迭代调整方法

动态自适应的模型参数迭代调整方法通过实时更新模型参数，使模型适应工程状态的动态变化。地铁工程施工过程中，工况随时间不断变化，固定参数的模型易出现预测精度下降。采用在线学习算法，定期利用新产生的监测数据迭代优化模型参数，如每获取一批新数据，重新训练模型并调整权重系数；设置参数调整阈值，当预测误差超过阈值时，自动触发参数更新机制。这种方法能使模型实时跟踪工程状态变化，在地质条件突变或施工工艺调整时，保持较高的预测精度，增强模型的动态适应性。

3.3 结合工程工况的预测结果校正机制

结合工程工况的预测结果校正机制通过引入实际工程状态信息，修正模型预测偏差。模型预测可能因未充分考虑现场特殊工况（如突发涌水、管线迁移）产生误差，需结合工况信息进行校正。建立工况与预测偏差的关联规则，当出现特定工况时，根据历史校正经验对预测结果进行调整，如遇到富水地层时，对沉降预测值乘以校正系数；由工程师结合现场巡查情况，对模型输出结果进行人工复核与修正，融入专家经验弥补模型的局限性。校正机制需平衡自动化与人工干预，既保证校正效率，又确保结果符合工程实际。

四、结论

地铁工程监测数据的分析模型构建基础包括数据预处理、特征提取、变量筛选；具体构建方法有基于时序规律、融合机器学习、多源监测数据融合的模型；通过全周期样本优化、参数动态调整、工况校正机制可提升预测能力。这一过程能解决模型预测精度不足等问题，为提升地铁工程安全监测水平提供有效路径，对提高安全管控效能、保障工程安全具有重要意义。

参考文献：

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