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申请/专利权人：哈尔滨师范大学

摘要：本发明提出寒区高边坡冻土偏移量监测方法，属于冻土偏移量监测技术领域。包括：在待监测区域布设位移监测点，位移监测点上开设有测斜孔；测斜孔内布设有用于采集偏移量数据的弹性测斜管；弹性测斜管上设有与测斜探头弹性滚轮相匹配的凹槽；凹槽与土体位移方向垂直，测量弹性测斜管凹槽的方位、管口坐标及高程作为基准数据；将测斜探头自弹性测斜管管底开始，自下而上沿凹槽全长每隔0.5m测读一次作为实测数据；将实测数据与基准数据作差得到偏移量，基于偏移量实现寒区高边坡冻土监测；将实测数据与基准数据作差得到弹性测斜管的倾斜量，即位移偏移量。解决寒区高边坡冻土偏移量监测效率低下且缺少边坡各横截面偏移量的有效监测手段的问题。

主权项：1.寒区高边坡冻土偏移量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.在待监测区域布设位移监测点，所述位移监测点上开设有测斜孔，所述测斜孔布设位置与位移监测点在同一断面上；测斜孔内布设有用于采集偏移量数据的弹性测斜管；所述弹性测斜管上设有与测斜探头弹性滚轮相匹配的凹槽；凹槽数量为两个，相对布设；凹槽与土体位移方向垂直，测量弹性测斜管凹槽的方位、弹性测斜管管口坐标及弹性测斜管高程作为基准数据；将测斜探头自弹性测斜管管底开始，自下而上沿凹槽全长每隔0.5m测读一次作为实测数据；将实测数据与基准数据作差得到偏移量，基于偏移量实现寒区高边坡冻土监测；将实测数据与基准数据作差得到弹性测斜管的倾斜量，即位移偏移量；基于收集时间序列数据和对应的偏移量数据，建立数据库；S2.建立随时间演变的状态方程和从状态变量得到预测值的预测方程，利用状态方程预测下一时间的偏移量；状态方程：xt＝Axt-1+But+wt，其中，xt是在时间t的状态向量，A是状态转移矩阵，xt-1是在时间t-1的状态向量，B是控制输入矩阵，ut是控制输入，wt是过程噪声；预测方程：yt＝Cxt+vt,其中，yt是在时间t的预测值，C是预测矩阵，vt是预测噪声； Pt|t-1＝APt-1|t-1AT+Q其中，是基于上一时刻状态估计的当前时刻预测状态；Pt|t-1是预测误差的协方差矩阵，Q是过程噪声协方差矩阵；S3.通过卡尔曼增益校正状态变量，更新协方差矩阵；S4.验证偏移量预测的准确性，具体包括下步骤：S41.基于收集时间序列数据和对应的偏移量数据，建立数据库；S42.对时间序列数据进行归一化处理，对偏移量数据进行预处理；对偏移量数据进行预处理的方法是；包括以下步骤：S421.将偏移量数据进行等频分箱；S422.根据偏移量数据的数量选择分箱数量；S423.根据等频分箱策略和分箱数量，将连续的偏移量数据离散化；S424.在分箱的过程中，对异常值和缺失值进行删除处理；S425.对离散化数据进行区间划分；S426.根据划分结果创建二维编码矩阵，二维编码矩阵中每一列对应一个特定的偏移量，每一行对应一个样本，若某个样本的偏移量在某个区间，则为0，若不在则为1；S427.遍历所有偏移量数据，得到所有偏移量数据的编码向量；S43.建立时间及偏移量预测模型，基于时间及偏移量预测模型输出预测偏移量； 式中，表示时间t的预测值，lt＝SxWs·[hm-1,t]+bs表示时间t的激活向量，其中，Sx表示sigmoid激活函数，Ws表示遗忘门权重矩阵，hm-1前一个隐藏状态，bs偏置项；zt表示时间t的偏移量数据的编码向量，lt表示当前偏移量缺失或存在lt＝0或1，Xt表示当前时间和上次测量时间之间的时间间隔计算前一刻样本值，即Xt＝e-△tτ，τ为时间窗口参数，△t表示上次测量时间与当前时间t间的时间间隔；zlast表示最后一个时间点的偏移量，zl表示当前偏移量是否根据最后一个时间点可靠性延续到预测值，若lt＝0时，直接输出最后一个时间点的偏移量为预测值，若lt＝1，计算Xt，当Xt值大于阈值，则预测值用zlast赋值，当Xt值小于阈值时则用每个特征值的平均值赋值；S44.将输出结果与预测状态进行对比，如果在验证阈值内说明预测准确，从而验证预测结果准确。

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