沉降监测数据插值方法选取与精度分析

沉降观测数据具有监测点少、精度高的特点,不同的插值方法对其插值精度与可视化分析具有不同程度影响。本文通过对反距离加权插值、克里金插值、谢别德插值、线性插值三角网法和局部多项式法5种常规插值方法进行插值实验与精度分析,发现在三维分析方面,反距离加权法的可视化效果最好;在等沉降曲线绘制方面,谢别德法、局部多项式法和克里金法具有较好的成图效果;在插值精度方面,5种方法差别不大。综合考虑沉降量插值精度与可视化分析,发现克里金法是沉降数据插值的最佳方法,其他4种方法在可视化表达方面均存在一定缺陷。     

基于非等间距泊松曲线在沉降预测中的应用

泊松曲线是一种精度较高的沉降预测方法，但是它只能在等时距数据条件下方能使用，在工程实际中很难满足这一要求。本文采用插值法将非等时距数据转化成等时距数列，并结合高层建筑沉降监测工程实例分析，结果表明，用泊松曲线模型预测建筑物沉降量与实际沉降量比较接近，具有较高的应用价值。     

基于Model Builder中心线提取建模的制图综合研究

以多边形制图综合中的中心骨架线的提取问题为切入点,在分析比较常规多边形中心线提取方法的基础上,结合Model Builder流程化处理特点,提出新的制图综合设计思路——基于Model Builder可视化建模环境,利用泰森多边形中有关垂直平分线的特性提取原多边形的中心骨架线,相较于传统的提取方法其结果更为简便和精确。     

基于非等时距数据序列的高层建筑沉降预测

将泊松曲线引入到高层建筑的沉降预测分析中。采用牛顿插值平均法将非等时距数据转化成等时距数据,通过三段计算法求解模型系数,并结合高层建筑沉降监测工程实例计算分析,结果表明:泊松曲线预测与实际沉降数据吻合较好,拟合曲线精度较高,预测效果明显好于传统的双曲线法和指数曲线法,具有较高的实际应用价值。     

基于非等间距模型的建筑物沉降预测方法研究

该文基于实测资料进行建筑物沉降预测。在灰色模型和泊松曲线模型理论的基础上,引入对非等间距数列进行变换处理的方法,从而建立了非等间距预测模型。结合建筑物沉降监测资料进行分析比较,结果表明,两种预测方法均能较好地反映建筑物的沉降趋势。     

基于2 SFCA 和 Model Builder 的城市餐饮服务业可达性建模分析

城市餐饮服务业是第三产业的重要支柱。合理地分析城市餐饮服务业在空间上的可达性是合理规划产业布局的重要前提,也是商家选址的重要依据。本文采用两步移动搜索分析法（2SFCA）,基于Python语言和ArcGIS的Model Builder建模,以镇江城区为例,采用不同的服务半径阈值,分析了目前镇江城区的餐饮服务业可达性分异情况。研究结果表明：商家服务能力的提升和消费者的生活习惯很大程度影响着餐饮业的可达性指数,Model Builder的流程化建模在一定程度上简化了传统操作流程。     

稀少监测点沉降量插值方法选取研究

沉降观测具有观测点少、实测精度高、沉降值小的特点,其沉降量插值受插值方法影响较大。本文对常规插值方法进行理论分析,初选了反距离加权插值、克里金插值、谢别德插值三种插值方法进行插值实验与精度分析。根据广州越秀山离职干部休养所基坑沉降观测数据,用不同插值方法绘制了累计沉降观测量沉降曲面图,并基于交叉验证法对各插值方法进行了比对,分析了各种插值方法精度的优劣。通过交叉验证,发现反距离加权插值精度最高,克里金插值次之,谢别德插值精度最差。     

一种建筑沉降叠加预测方法

针对高层建筑的沉降监测与趋势预报问题,结合时间序列分析方法,该文提出一种基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法,把沉降监测时间序列数据分解为趋势项与随机项,分别建立趋势回归函数模型与随机项ARMA模型,叠加进行沉降量的预报,并通过上海外滩某高层建筑的沉降监测实例,研究并比较了该方法与传统的ARIMA差分预测法对建筑沉降预报精度的影响。实验结果表明:基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法在沉降预报中精度优于基于ARIMA的差分预测法。该方法利用趋势回归函数的保持作用,克服了传统的时间序列ARIMA模型在长期预测中精度不高的问题,并且随着预测步长的增加,优势更加明显。     

一种快速获得沉降量值的水准测量方法

在各种变形监测项目中,沉降监测一般是必不可少的,但同时它也是所有常见监测项目中最费时费力的观测项目之一,本文介绍了一种方法,能够大大提高沉降观测的效率,具有可观的经济价值.     

InSAR沉降监测量检验方法的研究

本文介绍利用精密水准测量沉降量对InSAR动态监测成果进行精度验证的技术流程,通过PS点沉降量、沉降等值线和沉降曲面等成果的精度对比分析,精密水准点与COSMO影像获取PS点的沉降量之差算术平均值为-0.26mm,与ENVISAT影像获取的沉降量之差算术平均值为-6.36mm,两者精度都达到毫米级,验证了InSAR地面监测成果的可靠性;研究表明InSAR数据分辨率高,准确反映的地面沉降分布和变化趋势,为地面灾害监测提供了重要的数据参考。     

基于Model Builder的等值面自动制图研究 ——以CaO含量等值面图制图为例

针对分步数据处理效率低下问题,基于Model Builder提出了一种复杂数据处理方法,并应用于阿尔及利亚阿德拉尔省南部山区CaO含量等值面制图,通过对原始采样数据进行克里金插值、重分类与平滑处理,取得较好的制图效果。制图实验证明,Model Builder可大大提高数据处理效率与纠错能力,实现复杂数据自动化、一体化处理。Model Builder模型具有较强的共享性,其建模成果可以保存于SDE数据库,也可以通过网络共享,为类似数据处理提供模板。同时,Model Builder模型开放性较好,可任意编辑修改已有模型,定制出特定数据处理方案。Model Builder模型与编程语言深度融合,可通过计算机编程改变数据处理方法。     

基于Excel的沉降监测数据处理研究

利用Excel VBA对建筑物沉降监测数据进行自动计算统计,最终生成沉降曲线。实例表明,该方法操作简单,结果可靠,提高了沉降数据处理及成果输出的效率,具有较强的实用性。     

铁路缓和曲线的等间隔放样方法

介绍了铁路缓和曲线设置的目的、作用、基本原则和重要意义，阐述了等间隔放样缓和曲线的基本原理，给出了等间隔放样缓和曲线放样要素采集的基本方法，叙述了缓和曲线等间隔放样的工作过程。     

一种基于双频测绘无人船的淤泥厚度出图方法

测定河道底部淤泥厚度是整治黑臭河淤泥、构建河道良好生态的关键。然而,目前利用测绘无人船进行河底测量还无法直接生成淤泥厚度图。基于这一问题,提出一种双频测绘无人船的淤泥厚度出图方法。首先,使用无人船所装载的RTK和双频声呐进行坐标点数据采集;然后,分别对高频和低频点数据进行普通克里金格网插值,形成两个频段的规则格网数据;最后,结合杆高等固定参数设置,计算淤泥顶部和底部数据,从而得到淤泥厚度。通过对南京水西门外秦淮河河段实地测试和出图验证,该方法具有较高的精度和效率,能够为黑臭河的淤泥治理提供较为可靠的技术支持。     

基于Logistic和Gompertz曲线模型拟合的建筑物沉降分析

重大工程建设一般会有定期的沉降和变形监测,本研究利用具有规律变化的Logistic和Gompertz曲线模型进行拟合,并以某大型发电厂为研究对象,利用近15年的监测数据,建立预测模型并进行精度评估。研究结果表明,若监测数据具有一定程度的稳定性,并对计算时监测数据进行合理取舍,对采取的全区、分区平均值或单一点高度值的检测数据,运用Logistic和Gompertz曲线模型来预测大型建筑物的沉降情况是可行的。     

工程建筑沉降预测的非等间距灰色建模

介绍了传统灰色GM(1,1)模型建立的基本思路及其精度评定方法,着重探讨了非等间距数列的灰色预测建模问题,给出了详细的建模过程。并结合高层建筑沉降监测实例进行分析,取得了较好效果。     

一种基于主成分分析的协同克里金插值方法

针对协同克里金插值方法在插值时,辅助变量较多造成计算复杂度增加,而辅助变量较少引起插值精度降低这一问题,提出了一种基于主成分分析的协同克里金插值方法（PCA-CoKriging）。该方法首先使用主成分分析对插值相关变量进行将维,得到较少几个综合指标,然后里利用这几个综合指标作为辅助变量进行协同克里金插值。为验证该方法的有效性和数据分布对该方法的影响,本文选取了2016年北京市范围内4个季节中PM_2.5浓度满足正态分布效果不同的4组数据,分别使用PCA-CoKriging和普通克里金插值方法、常规协同克里金插值方法,进行了插值试验。结果表明,本文方法与普通克里金插值方法、常规协同克里金插值法在4组试验中的平均绝对误差分别为4.91、6.04、5.61,平均均方根误差分别为6.65、8.76、7.57。综合比较,本文方法比常规协同克里金插值的平均绝对误差与均方根误差分别提升了10.73%、12.56%,比普通克里金插值法的平均绝对误差与均方根误差分别提升了18.71%、24.09%。     

路基沉降监测中几种监测方法的应用

某高速公路工程是北京地区高速公路修建中地质条件复杂的工程之一,我们对本工程重点路段进行了施工期和工后变形监测。在整个工程监测中我们采用了横剖测试法、沉降板测量法和分层沉降法等几种监测方法进行了路基沉降监测。这几种监测方法也都体现出了不同的特点,下面对几种监测方法在工程应用中的区别、特点进行分析总结,希望对类似工程的方法选择和设计优化有所帮助。     

利用Vondrak滤波优化Richards曲线的沉降预测方法

针对沉降预测模型的重要参数难以选取问题,考虑观测数据中含有噪声的影响,提出了利用Vondrak滤波优化Richards曲线的沉降预测方法。为了使预测值更加逼近实测值,选择以Richards曲线为基础模型进行改进,优化模型的沉降初始值和沉降极限值参数。利用Vondrak滤波对实测沉降数据进行平滑处理,减弱观测值中噪声的影响,为模型构建提供更加合理的参考数据。将Fminsearch函数计算结果作为参数迭代初始值,联合逐步回归分析法求得预测模型的最优参数。通过对比实验分析发现,改进方法的预测精度达到了±0.124 mm,与未加改进的预测方法相比,精度得到了较大提高。研究结果表明,利用Vondrak滤波优化的沉降预测方法能够提高精度,同时验证了改进方法的有效性。     

基于ArcGIS的克里金插值方法及其应用

介绍地统计学的概念和克里金插值的原理及步骤,从地统计学的角度出发,借助ArcGIS软件的GA功能,针对试验区域高程点数据进行试验分析,介绍GA模块中克里金插值法的应用,给出克里金插值方法的精度分析及应用优势。