改进的GM-AR组合模型在地铁沉降预测中的应用

灰色预测模型对沉降的整体趋势有很好地预测结果,时序模型针对随机性的数据进行预测,二者结合一定程度上可提高预测的精度。文中通过改进GM-AR模型并将其应用于地铁沉降预测中,同时与灰色预测模型和GM-AR组合模型的预测精度进行对比分析。结果表明,改进后GM-AR模型可以有较好的预测效果。     

一种顾及水下地形特点的多波束点云去噪算法

针对包含大量噪声的多波束点云去噪问题,顾及水下地形特点设计算法去除近地表噪声和明显离群噪声。算法基于RANSAC算法思想拟合局部平面,结合统计分析方法去除给定阈值范围之外的噪声;结合共面法矢量特征预判去除离群面并探测保留陡坡等高程梯度变化明显的敏感地形。通过减少点云数据检索次数、使用哈希表等方式优化算法,提高执行效率。能够保证地形一致性的同时较好地保留区域边界等信息。最后,设计实验对多波束点云去噪结果达到预期,并对实验结果进行探讨提出后续研究方向。