基于自动搜索定阶法的时间序列分析模型在桥梁索塔变形监测中的应用

针对桥梁索塔易发生变形的情况,探讨了一种基于自动搜索定阶的时间序列预测新方法。该方法首先利用spdiags函数对非平稳的桥梁GPS观测数据进行趋势项提取,之后对提取趋势项后的时间序列进行高阶差分,处理得到平稳的残差序列并对其进行时序建模,通过自动搜索定阶法确定模型的阶数,最后利用建立的ARMA模型完成对桥梁索塔变形的预报。该文以苏通大桥作为研究对象,通过该方法对2016年的大桥索塔GPS观测数据进行时序分析并建立相应的模型,通过此模型对苏通大桥索塔2017年前3个月的变形情况进行预报,并将预报结果与该时间段的索塔实测数据进行比较,发现预测值与实测值之间的差值都小于4mm,证明该方法的预测精度高,可以很好地应用于桥梁索塔变形监测的预报。