沉降数据序列分析方法研究

针对沉降数据序列的特征，研究了多项式回归方法、小波降噪方法、频谱分析法在沉降数据处理中的应用。多项式回归残差和小波降噪残差统计指标对比表明：在趋势项分离过程中，小波降噪方法优于多项式回归方法。小波降噪的残差频谱分析结果表明了沉降数据序列在2个月和4个月的周期性信息。     

地表垂直变形序列的多尺度特征分析

基于Morlet小波变换的方法对地表沉降数据序列进行多尺度特征分析,主要是周期性信息的多尺度描述.展现了沉降序列的频率特征在时域上的表现.小波变换能够清晰的给出不同尺度的强弱和分布情况以及沉降变化的趋势和突变点,以某矿的工业广场10个月19期2周等时间间隔的沉降数据序列为例,分析了沉降数据中显含2.1和4.1个月的主周期信息.说明小波变换在沉降数据序列的分析中具有优越的性质.     

地表垂直变形序列的多尺度特征分析

基于Morlet小波变换的方法对地表沉降数据序列进行多尺度特征分析，主要是周期性信息的多尺度描述。展现了沉降序列的频率特征在时域上的表现。小波变换能够清晰的给出不同尺度的强弱和分布情况以及沉降变化的趋势和突变点，以某矿的工业广场10个月19期2周等时间间隔的沉降数据序列为俐。分析了沉降数据中显含2．1和4．1个月的主周期信息。说明小波变换在沉降数据序列的分析中具有优越的性质。     

InSAR技术支持下的高速铁路沿线沉降监测与预测

针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析.用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析.研究结果表明,研究区内高速铁路沿线共监测出6个明显沉降区域,最大沉降速率达50mm/a;两种极化年均沉降速率具有较高的一致性,降噪处理后的沉降序列更加平滑;改进BP神经网络具有较高的收敛速度,其预测精度有较大提高.     

智能全站仪动态测量数据序列分析方法研究

针对智能全站仪在诸如FAST等尖端科学实验中的广泛运用,对全站仪动态测量数据序列特征进行分析的基础上,提出综合运用回归分析去除运动趋势项、小波降噪减弱偶然误差项和频谱分析提取系统误差项等方法对动态测量数据进行处理,从而可以获得仪器进动跟踪带来的系统误差频率,在合作目标运动角速度为128 pps时系统进动误差频率为0.2～0.4 Hz,并与理论分析结果相比较,比较结果说明该方法实用有效,有一定应用价值.     

小波时变参数PGM(1,1)模型的工程应用研究

首先阐述了小波去除数据噪声的方法及小波模型的选取问题,然后对GM(1,1)模型背景值生成序列进行改进,采用搜索法确定背景值最佳生成系数.考虑到模型中的灰参数会随时间而变化,采用多项式逼近模型灰参数,并通过最小二乘方法求解多项式的系数,最后形成了小波时变参数PGM(1,1)模型同时采用Runge-Kutta方法求解.通过武成城际铁路沉降监测数据的计算分析表明,小波时变参数PGM(1,1)在高铁沉降预测中具有较高的精度.     

基于时间序列分析的变形预报

研究了利用时间序列分析方法进行变形预报.首先叙述了变形观测数据预处理、时间序列平稳性检验、模型的选用和检验;然后针对一组实测数据,利用多项式提取趋势项,分析回归残差,建立了AR(2)预报模型,并利用模型进行了预报;最后将预报结果与实测数据比较,证明了预报模型的有效性.     

基于灰色Verhulst模型的建筑工后沉降预测

根据灰色系统理论、Verhulst模型和建筑工后沉降规律,建立建筑工后沉降灰色Verhulst预测模型,给出模型精度评定方法和残差修正预测模型,并提出非等时距沉降序列的Lagrange多项式等时距插值转换方法。通过工程实例计算分析,取得较好的效果。     

基于时间序列分析的变形预报

研究了利用时间序列分析方法进行变形预报。首先叙述了变形观测数据预处理、时间序列平稳性检验、模型的选用和检验;然后针对一组实测数据,利用多项式提取趋势项,分析回归残差,建立了AR(2)预报模型,并利用模型进行了预报;最后将预报结果与实测数据比较,证明了预报模型的有效性。     

联合加权小波和EEMD的GNSS坐标时间序列降噪分析

针对GNSS坐标时间序列中有用信号与噪声难以准确分离这一问题,本文提出加权小波Z变换(weighted wavelet Z-transform, WWZ)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的降噪方法.通过对西北地区70个陆态网络连续站垂向坐标时间序列的降噪处理,分别采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)、闪烁噪声(flicker noise,FN)振幅及速度不确定度为评价指标,验证了本文方法的降噪效果在一定程度上优于小波降噪和EEMD降噪.结果显示：WWZ-EEMD相比小波降噪和EEMD降噪,降噪后信号序列RMSE分别降低了0.331 mm、 0.757 mm,SNR分别提高了1.911 dB、3.635 dB;FN振幅及速度不确定度均有明显改善,验证了本文降噪方法的有效性.