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为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。 相似文献
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针对传统的单一模型和非线性GM(1,1)-AR组合模型无法实现对非平稳、含噪时间序列信号进行优化处理的问题,该文提出了一种新的基于小波的GM(1,1)-AR模型预测算法。采用小波变换原理对监测数据进行消噪处理和不同频带的分离,有效地获取了实际变形量;利用GM(1,1)模型和AR时序分析模型对具有确定性的趋势项和不确定性的随机项进行建模组合,较好地综合了灰色模型拟合功能强大和时间序列善于处理细节信息两者优势。通过工程实例对比分析结果表明:基于小波的GM(1,1)-AR模型不仅有效剔除了多余噪声,还利用各种模型有机嵌套组合实现优势互补,新算法预测结果比各单一模型、非线性GM(1,1)-AR模型结果更为精确。 相似文献
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为了确保建筑物在建设过程中的安全,需要准确掌握建筑物基坑及周边的变形情况。针对建筑物基坑沉降变形预测问题,本文对单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型进行优化并构建组合预测模型。优化组合模型一方面解决了单一预测模型稳定性差、预测精度低的问题,另一方面提高了预测模型的适用性。将本文提出的组合预测模型应用于某在建建筑物基坑沉降变形预测中,结果表明,相较于单一的GM(1.1)模型与BP神经网络模型,本文提出的优化组合预测模型的预测精度与稳定性更高,证明了组合预测模型在建筑物基坑类沉降预测中的可靠性。 相似文献
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灰色GM(1,1)模型运算简单,但缺点是精度不够;时间序列模型能计算大量的数据,但是运算过程比较复杂。本文以宿迁某基坑为例,对水平位移量进行检测,利用灰色和时间序列组成的新模型,以前几期数据作为原始数据对后几期数据进行预测,得出组合模型的精度比单一的灰色预测模型精度高,组合模型更适合基坑监测。 相似文献
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日本是全球定位系统永久性跟踪站网(GEONET )建立时间早、点位密度高且开发应用广泛的国家。介绍了日本GEONET的发展历史和从全球定位系统(GPS)到全球导航卫星系统(GNSS)现代化的总体发展规划及接收机和天线的更新、数据分发格式和实时数据传输的情况,分析了执行GNSS后不同星座组合观测的基线精度及其在智慧建设方面的应用情况,总结了对日本的GEONET发展的几点认识。 相似文献
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通过对<福建省行政区划地图集>的资料使用、内容选题、符号与色彩设计等特点进行分析与探讨,结果表明<福建省行政区划地图集>达到突出行政区划主题的目的. 相似文献
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W. D. Lambert 《Journal of Geodesy》1947,21(1):19-22
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A. M. Wassef 《Journal of Geodesy》1979,53(1):53-60
The estimation of recent crustal movements from repeated geodetic observations is somewhat hampered by an apprehension of
the uncertainties involved in the estimation of the standard errors of the observations and by the lack of correlation between
the actual errors in networks and the theoretical estimates of these errors.
It is here shown that a more reliable evaluation of the quality of the observations may be reached through a factor analysis
of several statistical parameters. The suggested procedure is tentatively applied to some published data and a scheme aiming
at a generalized treatment is proposed. 相似文献
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测绘工程专业人才培养计划的探讨 总被引:5,自引:1,他引:4
介绍我校制定测绘工程专业人才培养计划的基本思路及课程结构体系,总结了培养计划的基本特点,并对落实该计划在的问题进行了探讨,对测绘专业人才培养计划的制定有一定的参考意义。 相似文献