CN104637020A - 基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法，包括如下步骤：现场布设多元传感器通过有线或无线的方式将检测数据传输给地铁现场数据采集服务器，地铁现场数据采集服务器对多元传感器传回数据进行过滤处理，然后将处理后的数据发送给风险评估服务器；风险评估服务器对地铁现场数据采集服务器发送回来的检测数据进行分类和整合，转换为适于多贝叶斯估计法融合方法计算的数据阵列；然后风险评估服务器采用多贝叶斯估计法融合方法对上述数据进行风险评估处理，然后将风险快速评估结果发给检测监控中心计算机，由计算机中心处理单元进行下一步处理。本方法具有：使用方便、处理速度、技术实现容易等特点。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法。
背景技术
建设地铁的前期时间较长，由于需要规划和政府审批，甚至还需要试验。从开始酝酿到付诸行动破土动工需要非常长的时间，短则几年，长则十几年也是有可能的。由于地铁的构造，而导致极易因为这些因素发生悲剧。地铁的建造分为：1、明挖回填最简单直接的方法是明挖随填（明挖回填）。这种方法一般是在街道上挖掘大坑，再在下面建造隧道结构，隧道有足够的承托力后才把路面重新铺上。除了道路被掘开，其他地下结构如电线、电话线、水管等都需要重新配置。建这种隧道的物料一般是混凝土或钢，但较旧的系统也有使用砖块和铁的。2、钻挖法：另一种方法是先在地面某处挖一个竖井，再在井底挖掘隧道。最常见的方法为使用钻挖机（潜盾机，盾构机），一面挖掘一面把预先准备好的组件安装在隧道壁上。对于建筑物高度密集的地方，钻挖法甚至是唯一可行的建造方法。这种方法的优点是对街道或其他地下设施的影响非常小，甚至可在水底建造；隧道的设计也有较多的创作空间，例如车站会比站与站之间的隧道高一些，有助列车离站时加速以及进站时减速。但这种挖法也不是没有缺点的，其中之一是经常需要留意地下水的影响；另外在一些较硬的岩层开挖，可能需要炸药。地下空气供应问题甚至隧道坍塌亦有可能造成工人伤亡。此外，对于建筑高度密集的地方，挖掘时除了要留意避免对工地四周的建筑结构造成影响以外，有时亦要统筹所在的公用事业，把地底的输水、输电管线迁移，以便腾出地方来兴建列车通道。
这样就可以看得出前期准备工作的重要性，而这重中之重就是地址勘测工作，勘测的数据是否精准，对设计和施工的影响非常大。随着电子元器件的发展，传感器的精度大幅度提高，现有勘测水平已经做到单个参数误差忽略不计的程度。但是，地质实际状况通常受综合因素影，这样就需要对不同地质情况进行模拟建模，采集的数据作为模型的训练数据和分析数据，最终获得精准模型，然后改变地质参数，验证施工方案，这个过程需要对可能发生的情况进行逐一分析，通过模型对变化的参数进行逐一训练验证，这样做精确度高，实际操作效果好，但是周期太长。
信息融合是把多个渠道、多方位采集的不完整信息加以综合,消除多源信息间可能存在的冗余和矛盾的信息,并对其加以互补,降低其不确定性统环境相对完整的一致性描述的过程。信息融合可以提高智能系统的决策、规划、反应的快速性和正策风险,是一个涉及到信息科学、计算机科学和自动化科学的交叉学科,是目前信息社会所必须研究的一个重要方向。多源信息融合技术的产生提高了智能系统决策的准确性,降低了决策风险。通过信息融合进行初步排除施工风险极高的方案，保留可行性较高的施工方案，进而通过上述通过模型对可行性方案的参数进行逐一训练验证，这样做确保精确度高，同时提高效率，减少前期验证周期。
多贝叶斯估计法贝叶斯估计为数据融合提供了一种手段，是融合静态环境中多传感器高层信息的常用方法。它使传感器信息依据概率原则进行组合，测量不确定性以条件概率表示，当传感器组的观测坐标一致时，可以直接对传感器的数据进行融合，但大多数情况下，传感器测量数据要以间接方式采用贝叶斯估计进行数据融合。为地铁施工风险快速评估提供了技术支持。
发明内容
本发明针对以上问题的提出，而研制基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法。本发明采用的技术方案如下：
一种基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法，其特征在于包括如下步骤：
1）现场布设多元传感器通过有线或无线的方式将检测数据传输给地铁现场数据采集服务器，地铁现场数据采集服务器对多元传感器传回数据进行过滤处理，然后将处理后的数据发送给风险评估服务器；
2）风险评估服务器对地铁现场数据采集服务器发送回来的检测数据进行分类和整合，转换为适于多贝叶斯估计法融合方法计算的数据阵列；
3）然后风险评估服务器采用多贝叶斯估计法融合方法对上述数据进行风险评估处理，具体处理过程包括：多贝叶斯估计将每一个数据作为一个贝叶斯估计，将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数，通过使用联合分布函数的似然函数为最小，提供多个数据信息的最终融合值；
4）最后风险评估服务器将风险快速评估结果发给检测监控中心计算机，由计算机中心处理单元进行下一步处理。
步骤3）中还包括：
融合信息与环境的一个先验模型提供整个环境的一个特征描述的步骤。
所述现场布设多元传感器包括位移计、应力计、孔隙水压计、钢筋计、压力盒和流量计。
基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法，对现场传回数据融合处理，进行初步排除施工风险极高的方案，保留可行性较高的施工方案，进而通过上述通过模型对可行性方案的参数进行逐一训练验证，这样做确保精确度高，同时提高效率，减少前期验证周期。另外该方法还具有：使用方便、处理速度、技术实现容易等特点适于广泛推广。
附图说明
图1为本发明所述系统的结构框图；
图2为本发明的实现流程图。
具体实施方式
如图1和图2所示基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法，包括如下步骤：
1）现场布设多元传感器通过有线或无线的方式将检测数据传输给地铁现场数据采集服务器，地铁现场数据采集服务器对多元传感器传回数据进行过滤处理，然后将处理后的数据发送给风险评估服务器；
2）风险评估服务器对地铁现场数据采集服务器发送回来的检测数据进行分类和整合，转换为适于多贝叶斯估计法融合方法计算的数据阵列；
3）然后风险评估服务器采用多贝叶斯估计法融合方法对上述数据进行风险评估处理，具体处理过程包括：多贝叶斯估计将每一个数据作为一个贝叶斯估计，将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数，通过使用联合分布函数的似然函数为最小，提供多个数据信息的最终融合值；
4）最后风险评估服务器将风险快速评估结果发给检测监控中心计算机，由计算机中心处理单元进行下一步处理。
步骤3）中还包括：
融合信息与环境的一个先验模型提供整个环境的一个特征描述的步骤。
所述现场布设多元传感器包括位移计、应力计、孔隙水压计、钢筋计、压力盒和流量计。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法，其特征在于包括如下步骤：
1）现场布设多元传感器通过有线或无线的方式将检测数据传输给地铁现场数据采集服务器，地铁现场数据采集服务器对多元传感器传回数据进行过滤处理，然后将处理后的数据发送给风险评估服务器；
2）风险评估服务器对地铁现场数据采集服务器发送回来的检测数据进行分类和整合，转换为适于多贝叶斯估计法融合方法计算的数据阵列；
3）然后风险评估服务器采用多贝叶斯估计法融合方法对上述数据进行风险评估处理，具体处理过程包括：多贝叶斯估计将每一个数据作为一个贝叶斯估计，将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数，通过使用联合分布函数的似然函数为最小，提供多个数据信息的最终融合值；
4）最后风险评估服务器将风险快速评估结果发给检测监控中心计算机，由计算机中心处理单元进行下一步处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法，其特征在于步骤3）中还包括：
融合信息与环境的一个先验模型提供整个环境的一个特征描述的步骤。
3.根据权利要求1所述的一种基于多贝叶斯估计法的地铁施工风险快速评估方法，其特征在于所述现场布设多元传感器包括位移计、应力计、孔隙水压计、钢筋计、压力盒和流量计。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108090515A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-05-29 | 南京邮电大学 | 一种基于数据融合的环境等级评估方法 |
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2013
- 2013-11-07 CN CN201310553558.8A patent/CN104637020A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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