基于卡尔曼滤波的神经网络模型在高层建筑物变形监测中的创新应用与效能评估

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代城市化进程不断加速的背景下，土地资源愈发稀缺，高层建筑物如雨后春笋般大量涌现。这些高层建筑物不仅是城市空间高效利用的体现，更成为城市发展水平的重要标志。然而，高层建筑物在整个生命周期中，会受到多种复杂因素的综合影响，从而引发不同程度的变形。自然因素方面，地基沉降是常见问题，软土、填土或岩溶地区的地基更容易出现压缩变形，像上海陆家嘴区域就因软土层厚，众多建筑存在显著沉降现象；地下水位的变化，如过度抽取地下水，会导致地基土体有效应力改变，进而引发建筑物倾斜，墨西哥城部分建筑便因此出现倾