时间序列分析在变形监测数据处理中的应用

在变形监测数据处理中,为了提高预报的精度,本文引入了时间序列分析中的ARMA模型,通过工程实例对该模型的预报精度进行检测,该工程实例的变形监测数据共有30期,本文通过前25期的数据进行ARMA建模并对第26至30期的变形量进行预报,与相应的实际观测值进行对比求差。对比结果显示预报结果良好,一步预报最大残差值在1mm,时间序列分析方法在变形监测数据处理领域应用效果良好。     

时间序列模型在建筑物沉降监测中的应用

简要介绍了时间序列分析的基本原理及方法、数据识别、建模和预报及其在变形监测数据处理中的应用。结合华景新城二区六期20号楼的一个监测点（J101）连续20期的观测数据进行了计算分析,实际工程应用表明,该模型能准确监测和预报建筑的变形,具有很强的实际应用价值。     

深基坑变形监测数据时序分析法的建模与预报

基坑变形监测的各种数据一般是以时间间隔构成的随机序列,用时间序列分析的方法进行监测数据的建模与预报是有效处理监测数据的一种手段。本文以基坑监测中有代表性的监测数据-锚杆拉力监测为例,用时序分析的方法对监测数据处理、分析、建立适合的模型以及对数据进行预报等过程进行研究和探讨。     

非等间距多点变形预测模型及其应用

将彼此关联的多个变形监测点纳入整体建模,将单点的变形分析扩展到空间多点的整体变形分析,采用非等间距等距化处理的改进方法,建立了基于非等间距的多点变形预测模型。本文通过实例分析与对比,验证了非等间距多点变形预测模型的可行性和有效性,是一种非线性时空整体变形分析与预测的新方法。     

模糊神经网络在变形分析与预报中的应用研究

研究了模糊神经网络的网络建模,提出了单点建模、分组建模和整体建模3种建模方法,为变形分析和预报提供了新思路。结合滑坡变形实例,指出了模糊神经网在工程变形分析和预报中的可行性。     

顾及空间和时间关联信息的动态变形模型及其预报方法

本文的研究主题是顾及空间和时间关联信息的动态变形模型及其预报方法。论文在分析比较国内外变形分析与变形预报理论和方法的基础上,首先讨论了大信息量下变形观测时间序列的分析途径,提出了一种简洁快速、适宜于实际工程问题动态变形分析与趋势预报的DDS方法。该方法以较少的模型参数和简洁的模型形式表达了系统离乱序列的潜在变化规律,并判断系统的稳定性。针对贫信息条件下的系统建模问题,论文指出了GM（1,1）模型的适用范围,提出了采用灰色组合动态模型代替常规GM（1,1）建模,并以构造模型群、进行模型比选和给出预测区间的模式进行预测模型的有效性检验。提出了一种多因子关联分析新方法,建立了描述变形因果关系的系统状态模型,是变形成因分析的新的研究途径。针对单点变形分析的不足,首次提出了用灰关联聚类分析方法来描述空间点之间的关系,推出了多点的时空非线性动态模型,使局部单点的变形分析转向空间氛友的整体分析。利用长江三峡链子崖危岩体的实际变形观测资料,进行免走的友关联聚类分析,根据数学定量分析与地质定性分析的综合评判结果,建立了多点的变形动态模型,并进行了整体变形分析及预测预报的有效性验证。     

变形监测预报与警报系统的研究与实现

变形监测数据的建模与预报是变形数据处理的一项重要内容。当前的变形监测数据分析与预报多基于某一种监测项目或某一种方法,其科学性、系统性不良,缺乏警报机制。提出一种覆盖面广、科学性较强的变形监测预报与警报系统,并结合观测数据,对某大厦1号变形点的累计变形量进行预测和警报,效果明显。     

自回归模型在变形监测中的应用

为了准确地对变形监测进行预报,得到科学的监测结果,本文利用自回归模型和最小二乘估计以及矩阵实验室(MATLAB)对变形监测数据进行处理。通过实际工程分析得到如下结论：(1)自回归模型用于变形监测可得到比较科学的结论;(2)对于不同的变形监测数据,如何选择自回归模型p是一个亟须解决的问题。本研究的结论可为变形监测数据处理提供一定的参考。     

时空自回归模型在大坝变形分析中的应用

变形监测分析的模型与方法主要是针对单点时序的分析,建立大坝位移自回归模型可实现大坝位移预测预报,但传统自回归模型都是针对单测点进行的,这意味着需要对所有的测点进行建模,将会造成大量模型冗余.而大坝作为一个整体结构,测点间的位移在空间上是相互关联的。单点自回归模型并未考虑着这种相关性,为了考虑测点间的这种空间相关性并建立统一的模型,本文采用时空自回归方法对五强溪大坝位移监测数据进行整体分析,建立了大坝位移的时空自回归模型。通过对大坝引张线测点的建模与预测分析,结果表明时空自回归模型在时间和空间上都可以对位移监测数据序列进行较好的拟合与预测。     

ARMA模型在变形监测中的应用

介绍了时间序列分析模型ARMA进行模型识别、参数估计、模型检验和模型预测及其在变形监测数据处理中的应用。并结合某一工程实例,采用该模型对一组实测变形数据进行了分析、预测,取得了较好的数据拟合与预测效果,该模型对变形监测数据处理与预报是十分可靠和可行的,具有很强的实际应用价值。     

地质灾害监测数据综合处理与分析

地质灾害防治是通过大量的监测数据预测灾害变形趋势乃至预报灾害发生时间,其结果将为地质监测管理决策人员提供辅助支持,保障地质灾害监测预警工作顺利进行.分析了提高地灾监测数据综合分析和预测预报能力的必要性,基于数据质量分析、相关性分析、位移矢量图、切线角法预警预报等综合处理与分析技术,结合巫山县地质灾害监测预警示范站地质灾害业务信息和地灾监测数据的特点,阐述了数据综合处理与分析的关键技术及其在地灾防治管理系统的应用,为地灾防治综合地质调查提供了信息化、网络化、标准化、科学化的管理手段.     

灰色模型的整体最小二乘解算及应用

目前,灰色模型在变形监测数据处理及预报中的应用越来越广泛。针对系数矩阵和预测值存在的误差,该文采用整体最小二乘法,结合黑龙江省农业科学院在江北科技创新城核心区建设的国际农业科技创新中心工程,选取其中一个沉降监测点进行分析。实验结果表明,该方法的拟合精度更高,适用于变形监测数据处理。     

灰色神经网络模型在建筑物变形预报中的应用

介绍灰色神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际的监测数据进行处理和分析。结果表明,灰色神经网络模型能够在小样本、贫信息和波动数据序列等情况下对变形监测数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的数据处理提供一种较好的方法,能够满足实际应用的需求。     

逆作法深基坑施工的变形监测方法研究及其应用

逆作法是一种新的深基坑施工方法,离不开连续精密的变形监测。本文针对逆作法深基坑施工的特点,采用测量机器人自动化监测技术和布设混合基点网方法,解决了逆作法深基坑施工的变形监测问题,在基准网布设、监测方案设计、网平差、周期监测数据处理和变形分析与预报等方面作了深入研究,对于类似工程监测项目具有参考应用价值。     

变形分析的神经网络技术应用实例

大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。     

时空序列模型在沉降监测中的应用

在工程建(构)筑物的变形分析中,主要考虑的是针对各个测点的时序分析,进而实现变形体的预测预报,但这样会造成模型的冗余。实际上,很多变形体作为一个整体结构,测点间在时间和空间上均存在一定的相关性,即时空相关性。时空序列模型(STARMA)则是根据时空序列的时间相关性和空间相关性对序列进行分析的一种建模方法,从理论上来讲能够更好地反映出变形体的形变规律。本文以某建筑物的沉降监测作为研究对象,建立STARMA模型,结果表明,该模型具有较好的实际应用效果。     

基于北斗卫星导航系统的地下车库深基坑沉降监测与分析

为评估北斗变形监测系统(BDS变形监测系统)在施工干扰环境下的变形监测效果,本文将BDS变形监测系统应用于西安市东郊某地下车库深基坑工程的沉降监测,得到了施工期及工后期的沉降监测数据,根据小波降噪原理对监测数据进行了平滑降噪,并将BDS变形监测系统与水准监测数据进行了对比分析,最后对该场地深基坑的最终沉降量进行了预测。结果表明,施工干扰会导致BDS变形监测系统监测数据在一定波长范围内含有大量噪声,但通过小波降噪法对含噪声数据进行5层分解后,可得到平滑的沉降监测数据,且处理后的数据与水准监测数据的平均相对误差低于10.3%;基于降噪后数据采用修正的Gompertz函数预测得到该场地最终沉降量范围为100～110 mm。相关成果可为BDS变形监测系统在类似工程中的应用提供参考。     

建筑变形监测信息自动化采集与集成化管理系统关键技术研究

目前一些建设工程施工过程中存在变形监测信息化管理不完善,安全运营过程中变形监测方法陈旧单一、监测数据准确性与实时性难以保证等实际问题。针对这个难题,本文对变形监测中的关键技术进行研究,研发了自动化采集与集成化管理服务平台,实现了多源监测数据的实时处理、综合分析、成果输出及科学的实时预警等,为提高建筑变形监测质量、效率及管理水平和为工程安全提供了保障。     

基于时间序列模型的变电站沉降预测分析

变形分析与预报是变形监测数据处理的重要内容,而时间序列模型是常用的变形分析与预报工具。本文采用时间序列模型对变电站沉降数据进行分析建模,从而掌握变电站的沉降规律,预测未来沉降趋势,对下一步施工具有实际指导意义。     

中国地图出版社

工程的变形监测分析与预报 工程的变形监测分析与预报是一个重要的课题．本书紧密围绕这一主题进行了论述。主要内容有：工程变形监测分析与预报的基础理论．变形分析的系统论方法．变形模式的拓扑约束识别及其应用,变形驱动力反演,自适应卡尔曼滤波、时问序列分析及应用．变形预报的人工神经网络方法和神经网络专家系统．小波理论及应用．粗糙集理论（RS）及其在边坡破坏模式中的应用．变形监测分析与预报的进展和发展展望等。