时间序列在坝体变形分析中的应用初探开题报告

1. 研究目的与意义

大坝是国家建设发展中不可或缺的一个工程项目，是我国重视的工程项目。它可以储蓄水量，为下游提供灌溉饮用水源。它可以防止洪汛的爆发破环，对居民区起保护作用。它可以利用水的势能发电、持续提供清洁能源。它可以减少泥沙流失，保持土壤肥力。对国民经济、民生、生态具有重要意义。

2018年7月23日晚，老挝东南部阿速坡省的xepian-xe nam noy水电站大坝发生坍塌，大量平民因洪水而无家可归。2019年2月13日，巴西矿场水坝发生决堤，重创了矿产公司行政管理区和山村费尔特戈，造成巨大生命财产损失。

由于混凝土大坝在建成之后，会受到水压力、泥沙压力、温度变化等不同因素的影响，大坝坝体会产生变形，对大坝的安全产生影响，严重的会造成大坝的安全事故，引发坍塌、决堤、滑坡、沉降、倾斜等严重后果。为了确保大坝的安全稳定运行，对人民的财产安全负责，大坝的变形监测工作就显得尤为重要。

2. 研究内容和预期目标

时间序列预测法是一种动态数据的参数化时域分析预测方法,它通过对各类动态数据建立相应的数学模型,并对模型进行研究分析,以了解这些数据的内在结构和特性,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。

由于影响大坝变形的因素量极其复杂，本文利用spss软件选取arma等模型建立时间序列预测分析，通过对一组数据建模处理，将它和用回归分析方法处理同一组数据进行对比，比较。得到两者不同的分析过程和预测效果。

因此，本文的研究目标是：了解变形监测数据分析的基本原理和方法，并将时间序列预测法运用到变形监测分析和预测中，基于spss软件实现时间序列分析，对大坝坝体变形监测数据进行分析预测。

3. 研究的方法与步骤

本篇论文研究的是基于SPSS软件实现时间序列分析和回归分析方法比较，对大坝坝体变形监测数据进行变形分析和预测。

（1）了解变形监测数据分析与预测的基本原理和方法，明确建筑物变形观测典型精度，熟悉平差求变形量的方法。

（2）了解时间序列预测法和回归分析法进行变形监测的基本原理和处理模型。

（3）学习SPSS软件的时间序列分析方法，进行周期性变形监测数据的时间序列分析，主要包括对原始变形监测数据的预处理、变形趋势分析、以及变形预测。

（4）利用时间序列分析方法和回归分析方法处理大坝坝体变形监测数据，提取变形趋势项，进行一定时长的变形预测，比较分析时间序列用于坝体变形及其预测的效果。

4. 参考文献

[1] 葛金龙, 方舒宁, 张登奎.基于时间序列的码头变形监测数据的分析与预测[j]. 经纬天地, 2016 (6): 32-36.

[2] 吴江淮. 基于时间序列分析的变形数据预测[j]. 铁道勘察, 2009年第1期, 8-11.

[3] 邓继辉, 陈柏林. 基于时间序列分析的滑坡变形动态预测研究[j]. 长江科学院院报,2012年10月，第29卷第10期.

5. 计划与进度安排

1、第 01 周～第 03 周，论文主题研究现状分析，毕业论文相关规定、规范和要求学习。该阶段与毕业实习同时进行。

2、第 04 周，论文正式开始的第一周，继续完成寒假期间布置的任务。汇报前期调研学习的成果。搜索大量相关参考文献，认真书写开题报告，并即时与导师沟通。

3、第 04 周～第 05 周，书写第一章绪论部分，主要论述研究背景和论文计划做的全部内容以及章节安排。