抗差卡尔曼滤波在矿山地表沉降监测中的应用研究

在实际地表沉降观测过程中,各种误差致使观测向量中粗差对状态滤波值产生影响。根据标准卡尔曼滤波理论导出了地表移动观测站数据处理的抗差卡尔曼滤波模型,将抗差卡尔曼滤波模型应用到淮南某矿开采沉陷地表监测站沉降监测数据处理中,对该矿地表沉降监测实例进行模拟计算,结果表明该模型能够有效减弱或消除观测值中粗差的影响,提高数据处理的可靠性,获得可靠的分析结果。     

带调控器人工神经网络的软土路基沉降预测

基于人工神经网络具有较强的非线性映射能力和学习能力,提出基于人工神经网络的高速公路路基沉降预测新方法。建立带反馈调控器的动态BP模型,用调控器进行函数调控;算例表明,该方法可以根据较短预压期的沉降观测资料实现高精度的后期沉降预测,使得及时预报预压时间和预测工后沉降量成为可能。所建立的模型预测精度高、简便易行,具有一定的工程实用价值。     

软基沉降观测及其数据处理方法

简述了高速公路软基沉降观测及其数据处理的目的和意义；介绍了沉降观测的布点原则；提出了高速公路软基沉降观测的技术要求；介绍了基于VB的高速公路软基沉降观测数据处理软件；在实际工程中，由于种种原因，会造成沉降观测数据不连续。本文就沉降观测数据不连续时的沉降量估算提出了三种处理方法，在实际工程应用中起到了较大的作用。     

基于ArcEngine的沉降观测数据库建设研究

针对沉降观测智能性分析不足的问题,本文提出了一种基于GIS的沉降观测数据建设方法,该法以ArcEngine为开发工具,首先将沉降观测数据入库,然后开发出数据分析程序,用以完成观测数据的沉降量变化状况分析。实验表明,这种方法具有入库简单、受限小、速度快的特点,它可以完成常规的沉降观测数据分析,所建立的数据库能为其它类似监测提供基础数据和技术依据,不失为一种基于GIS的沉降观测数据处理新方法。     

自适应卡尔曼滤波高铁沉降观测数据处理模型研究

在介绍国内外高铁沉降数据处理方面的研究现状的基础上,依次阐述了包括回归分析法、人工神经网络、灰色系统理论和时间序列分析法在内的经典沉降数据处理方法,着重讲解了标准卡尔曼滤波理论及其相关公式,介绍了两种自适应卡尔曼滤波理论:方差分量估计AKF、方差补偿AKF。本文针对某具体工程实例,分别基于MATLAB平台编写了一套标准卡尔曼滤波程序和一套自适应卡尔曼滤波程序,并运用程序对其作了相关分析。通过对比分析,证明了自适应KF的优越性,并得到一套在处理实际问题时具有一定可行性的模型。     

基于ZHSSuside的建筑沉降数据处理实例

基于一元线性回归函数模型,利用计算机程序实现建筑沉降数据处理,根据误差理论和概率统计原理,建立数学计算与分析模型,对沉降观测各要点进行误差分析,提高沉降观测数据分析的精准性与快捷性。该方法在望京高层沉降工程中得到有效验证。     

卡尔曼滤波粗差探测在GPS变形监测中的应用

在GPS变形监测中,由于受到周跳、SA政策、整周模糊度解算误差及其多路径效应的影响,致使观测数据中含有粗差。用标准卡尔曼滤波方法进行数据处理时,观测数据中的粗差会在卡尔曼滤波预测残差中得到反映。通过结合标准卡尔曼滤波模型与拟准检定法检测,找出并剔除粗差,处理得到正确的结果,并列举了实例证明该方法的实用性。     

一种计算高铁沉降预测常用模型参数的新方法

高速铁路的修建需要对线下构筑物进行沉降观测和沉降评估。本文深入研究了常用的5种预测函数模型及其参数的一般解算方法,并基于Matlab软件的lsqcurvefit函数提出了一种新的参数解算方法,最后通过实际工程数据检验,证明了该方法有较高的可行性和精确度。     

利用全站仪进行大跨度网架沉降观测

大跨度钢制网架结构广泛应用于大型封闭场馆屋顶的建设中,为了解网架在施工的不同阶段和在使用运营的过程中出现的沉降变形情况,分析其安全稳定性,并及时加以维护,需要进行必要的定期沉降变形观测,但大跨度网架的搭建都比较高,与地面联系的通道一般只有梯子,水准仪及水准尺无法在其上面安放,由于其空间的特殊性,很难进行精密水准测量,本文提出一种观测方法解决该问题,即利用测角精度2"以内的全站仪通过三角高程测量的方法对网架进行沉降观测,并在实际工程中验证了该方法的可行性和可靠性,同时对精度进行了分析和论证,可以满足相关变形测量规范和网架设计方的要求。在该工程中作者运用了两个自己在平时工作中研发的软件,给数据处理带来了便捷和准确,高程基准点的二等水准测量使用了"PLS软件"记录和严密平差,沉降变形数据使用了"BXZS软件"处理,计算单次和累计沉降量及沉降速率,并自动绘制"沉降量-时间"曲线图,直观地反映出沉降量与时间的关系,是分析沉降稳定性的重要依据。     

沉降观测结果的可视化分析

针对当前沉降观测数据处理单一化问题,提出一种基于GIS的沉降观测数据可视化分析方法,旨在增强沉降观测成果的可视性。通过对台州某电厂烟囱进行沉降观测,获取变形数据,并基于Surfer平台对观测数据进行处理,绘制了等沉降曲线图、沉降曲面片图及沉降剖面图。实验证明,本文提出的基于GIS的可视化分析法具有数据处理简单、成果图可视化效果好、图件齐全的优点。同时,基于GIS形成的分析成果可建立地理信息数据库,为其它类似变形监测提供技术参考,不失为一种沉降观测数据处理新方法。     

京津城际铁路沿线不均匀地面沉降演化特征

北京-天津（京津）城际铁路经过地面沉降漏斗边缘,其安全运营随着不均匀沉降的增加而威胁增加。采用时序干涉测量技术监测铁路沿线地表形变,结合剖面分析与时序分析方法探讨其与影响因素之间的响应特征,揭示铁路沿线不均匀地面沉降空间分布与演化特征。结果表明,梯度可以很好地体现区域地面沉降不均匀性,研究区可压缩层厚度、地下水开发利用情况、铁路运行等均与地面沉降呈现正相关关系。可压缩层的存在为沉降发生的基础条件,地下水开发利用与铁路运营为沉降产生的主导条件,二者的时空分布情况共同决定不均匀地面沉降的发展演化。     

高铁沉降监测网点稳定性判断指标研究

提出了高铁沉降监测起算基准点稳定性判断指标,根据误差传播理论提出指标,给出了如何根据基准点稳定性判断指标确定稳定的基准网平差起算点方法,并通过武咸城际铁路基准网复测数据进行了计算分析验证。     

基于对数变换的优化灰色模型在基坑沉降中的应用

结合青岛某火车站基坑沉降观测工程,本文运用灰色预测模型对其沉降数据进行处理,并对其未来趋势做出预测。传统灰色预测模型的优点是计算简单,但其与原始数据拟合程度较低,预测精度有时也不能满足要求。为了提高灰色模型的拟合和预测精度,本文对原始数据进行对数变换以提高原始数据序列的光滑度,并融入新陈代谢思想对模型做进一步优化。结果表明,优化后的模型预测精度较高,有较好的应用价值。     

高速铁路平面控制网更新方法的研究与应用

针对运营期高速铁路基础平面控制网(CPI)存在连续多个点位更新,造成高铁线上加密CPII也随之大量更新的问题,提出了一种基于稳定的CPI、加密线路平面控制网(CPII)为约束点更新CPI点问题的新方法.?工程应用表明提出的新方法在更新补设的CPI点能更好的与运营期高铁现状相符,并能降低高铁路线上加密CPII的更新率.?...     

小区沉降观测的探索

住宅小区建筑沉降观测主要采用的方法是:水准观测,闭合线路检核,根据观测周期和相邻位置构建沉降变形数据的时间和空间序列,用数据序列变化反映沉降过程.本文在分析小区沉降数据的特点重复性、相关性和延续性后,使用电子表格和数据库来管理沉降数据,其优势在于充分利用了传统关系数据库的成熟技术,如并发控制、事务处理、结构化查询、权限设置等.     

多视角InSAR数据解算2017两伊地震三维同震形变场

2017两伊地震是自1900年以来发生在扎格罗斯山脉的最大地震,为了研究此次地震引起的同震形变场,利用覆盖同一地区的3对Sentinel-1A升降轨数据分别进行两通差分DInSAR处理,得到了研究区3个视线向的地表同震形变场,通过直接解算法重建了研究区的三维同震形变场。试验表明：3种视角的升降轨视线向上升与沉降总体趋势基本一致;联合多个视角的观测结果可以实现三维形变场的重建;根据地表视线向和三维同震形变的特征以及地质构造背景推测了发震断层很有可能为扎格罗斯山前断层。     

复杂背景下航拍图像的电力线自动提取算法

无人机对电力线巡检的关键问题是如何从复杂背景的航拍图像中准确地提取电力线。本文提出了一种基于二维变分模态分解 (2D-VMD) 提取电力线的新算法。首先对原始航拍图像进行预处理,加快数据处理速度;然后采用2D-VMD算法对预处理后的图像进行分解,通过改进后的点锐度算法,选取带有电力线特征的IMF分量图,并利用Roberts算子进行边缘检测;最后利用形态学改进的Hough变换,完成对电力线的提取。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子结合Hough变换方法、LSD方法、Roberts 算法结合形态学改进的Hough变换方法更具精确性、抗噪性、自动化。     

卡尔曼滤波法在城际高铁沉降变形监测与分析的应用

随着我国城市化的不断发展,城际高铁作为城市圈之间的大动脉,对加强城市间联系,方便居民出行起到了重大作用。城际高铁轨道的沉降问题,是高速铁路运行面临最普遍的问题,影响高速行驶下高铁运行的安全性和稳定性。高速铁路的沉降监测数据是一组离散时间序列,蕴含十分丰富的形变信息。为了发掘这些数据中的变形规律,需要建立沉降预测模型,进行综合分析后,采用卡尔曼滤波法对沉降进行预测分析。