一种轨道交通引起的建筑物振动水平预测方法

摘要

本发明涉及一种轨道交通引起的建筑物振动水平预测方法，本发明先通过收集轨道不平顺幅值的参数、地基土性质的参数、列车速度的参数、列车类型的参数和建筑物高度的参数进行归一化处理，然后选择dbN小波函数以及分解尺度进行小波变换，消除原始信号中的突变因素和随机影响，通过重构得到消噪后的信号，并将消噪后的信号作为支持向量机的输入变量，用于支持向量机的训练测试，最终得到标定的SVM预测模型来显著提高了轨道交通引起的建筑物振动水平预测的精度，为城市轨道交通开发的振动影响评价和减振降噪措施的选择提供了数据支持，为改善城市工作生活环境做出了重要的贡献。因此，本发明可以广泛用于土木工程预测技术领域。

主权项

一种轨道交通引起的建筑物振动水平预测方法，其包括以下步骤：1)针对列车‑轨道‑路基‑周围地层‑建筑物系统进行原始数据调查，该原始数据包括轨道不平顺幅值的参数、地基土性质的参数、列车速度的参数、列车类型的参数和建筑物高度的参数；2)将原始数据中各参数进行归一化处理，并得到归一化处理后的各参数；3)将归一化处理后的各参数分别进行逐层小波变换分解，将各参数每一层分别对应分解成一个低频信号和多个高频信号；4)针对每一参数得到的低频信号和高频信号进行消噪处理，除去异常数据；5)分别将经过消噪处理后的每个参数对应的一个低频信号和多个高频信号结合其分解尺度的权重加权相加完成信号重构，得到加权的各信号；6)采用径向基核函数作为SVM模型的核函数，基于加权的各信号通过网格法对核函数中的规则项参数C和误差项ε进行标定，从而得到标定的SVM模型。