Page 214 - 测绘工程技术及应用研究

第四章 轨道交通与 GNSS 测量

经网络的精度，面对较为复杂的问题，往往需要较长的时间来完成训练工作，且
当训练逼近局部最小值时，各方面的变化均显示在该点达到了收敛，导致这种误
差较难以排除。所以，为了提高训练结果的信任度以及满意度，通常可以增加网

络的层数，降低误差。另外，可以采用较多的神经元数目来获得较高的训练精度，
同时还可以增加样本空间数据，减小参数之间的变化间隔，使数学模型趋于更加
精准。选择不同的初始条件对网络进行再次训练，通过观察不同的训练结果，选
择最优的预测目标。

2. 地铁车站施工变形预测方法
施工过程中，对地铁车站的变形分析有较多的不确定性因素，目前，变形预
测方法主要可以划分为三类，分别为曲线拟合类、地基参数反演类以及系统分析
类。曲线拟合类的预测方法是一种经验方法，将变形近似为某种具有规律的变化

过程，并选择能表达其变化规律的函数类型，建立曲线拟合预测模型，根据模型
再反演出参数，在后期的变形预测中进行应用。该方法的参数较少、容易确定，
且操作性较强。地基参数反演法属于正演模型，它是由固结理论、数值方法以及
本构模型共同建立的。通过对实际检测数据进行优化处理，对现场的相关参数进

行反演，从而做到对后期变形情况的预测。系统分类法包含两类建模思路，其一
是输入—输出模型法，其二则是动力学方程法。该方法对于有大量数据支撑的项
目进行安全分析以及预报较为合适。
3. 地铁车站施工监测预警信息管理系统的设计与实现

通过对地铁施工过程中监测数据的管理与分析，能够对变形体的变形状况进
行实时监控，从而及时发现异常，尽可能地避免施工事故的发生。通过计算机及
相关技术建立地铁车站施工监测预警信息管理系统，可以处理监测过程中所产生
的巨大数据量，做到高效管理和分析。通过数据管理技术对地铁施工监测各类空

间数据以及属性数据进行集成和一体化管理，可以更加便捷地进行数据的共享以
及操作。将所测出的数据以及分析的结果有效进行预警并及时反馈于相关负责人。
实现数据从采集、录入、展现全过程的实时性，给预警决策提供更多的时间。
近年来，“一带一路”的开展给我国轨道产业的发展提供了全新的机遇，但

是同时我们也要看到，我国轨道产业作为一项高风险产业，每年都会产生很多的
安全事故，对我国经济社会的发展也形成了不和谐的负面影响，从而也对我国轨
道施工管理部门提出了更高的要求，如转变相对落后的管理机制，加大政府对安

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