时序InSAR与GWO-VMD相结合的地表沉降预测

成睿; 李素敏; 韩追; 毛嘉骐; 李彦臣

doi:10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2023.03.11

贵州大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 40 ›› Issue (03) : 78 -85. DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2023.03.11

时序InSAR与GWO-VMD相结合的地表沉降预测

成睿, 李素敏, 韩追, 毛嘉骐, 李彦臣

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摘要

地铁作为城市地下公共设施的重要组成部分，其地表沉降状况及发展趋势一直备受关注。因此，基于合成孔径雷达干涉测量技术获取了2018年至2021年昆明市地铁运营区地表沉降信息。经过分析，发现昆明市地铁网络沿线存在不均匀性沉降，且部分地区沉降漏斗发育明显且有扩大趋势；通过对重点漏斗区域进行信息采样，采用灰狼算法结合变分模态分解算法分解地表沉降数据，将复杂地表沉降信息分解为趋势项、周期项和随机项地表沉降；利用在线贯序学习机对不同分量沉降数据进行预测，并将预测结果重构从而得到累积地表沉降预测结果。该预测模型具有泛化能力强，拟合速度快，预测精度高等特点，预测结果决定系数R²达0.98,为地表沉降预测工作提供了一种新方法。