基坑监测的重要性体现在其能为基坑施工提供安全保障，预警潜在的坍塌事故，并验证基坑设计的合理性，为后续工程设计提供数据支持。监测数据的处理分析是基坑监测工作中的关键一环，通常采用数据统计软件如SPSS、SAS等进行，分析方法包括回归分析等。然而，回归分析在样本路径较短时可能不太适用，所以本文提出采用了一种非线性时间序列分析方法——重标极差分析（Rescaled Range Analysis），简称R/S分析，通过计算Hurst指数来判断数据的系统变化趋势。
重标极差分析方法是一种用于时间序列数据分析的技术，尤其适用于评估数据长期相关性和确定性趋势。该方法通过计算时间序列数据的极差（即该序列中的最大值和最小值之差）和标准差，并以此评估数据的非随机波动特征。如果极差与标准差的比值呈现随时间滞后的幂律分布，则称该时间序列具有持久性（或反持久性），若幂律的指数为Hurst指数，这个指数会告诉我们时间序列中的趋势是随机的、持久的还是反持久的。Hurst指数大于0.5表示序列呈现持久性，时间序列中的大值后面倾向于跟随大值，小值后面倾向于跟随小值；Hurst指数小于0.5则表示反持久性；Hurst指数等于0.5则表示时间序列具有完全随机性。
对于基坑监测数据来说，监测点的沉降情况可以用作时间序列数据进行重标极差分析。需要根据工程测量规范及建筑变形测量规程等确定基坑监测项目等级，然后采取相应的观测方法收集数据。在本文案例中，工程位于安徽省淮北市，监测项目确定为二级，采用二等水准测量方法对基坑周边12个沉降监测点进行观测。观测点的高程数据被记录，并用来计算其沉降量。数据分析的具体过程涉及对监测数据进行整理、统计以及计算均值、极差、标准差等。所有计算过程可以在Office Excel软件中完成。
基坑监测数据处理的主要内容包括：
1. 基坑监测的意义：保障基坑施工安全，预警坍塌事故，验证设计合理性。
2. 数据处理方法：传统回归分析方法，以及本文提出的重标极差分析方法。
3. R/S分析方法：一种非线性时间序列分析方法，用于计算Hurst指数并预测数据变化趋势。
4. Hurst指数的解释：用于描述时间序列的长期相关性和趋势。
5. 数据分析工具：SPSS、SAS等数据统计软件和Office Excel。
6. 工程案例：对安徽省淮北市某基坑工程的监测数据进行了分析。
整个过程要求对监测数据的准确记录和严格处理，通过这些分析能够为基坑工程的后续工作提供重要的参考依据。此外，文章作者提供了基坑监测点高程的统计数据，展示了监测点在不同时间点的高程变化，这些数据用于进一步分析基坑监测点的沉降趋势。
总结来说，本文通过实例验证了重标极差分析方法在基坑监测数据处理中的有效性，并通过Hurst指数预测了基坑监测点竖向位移的发展变化趋势，为基坑监测提供了新的视角和工具。同时，该研究也提醒了工程师们在工程实践中应不断探索和完善数据处理方法，以确保监测数据能够准确反映实际情况，为工程安全提供有效保障。
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