长江中下游水患区大地变形监测数据的分析与处理

介绍了长江中下游水患区沉降监测工程概况,阐述了在变形监测数据处理中“平均间隙法”的原理与应用,结合三年的监测数据得出了具体的结论。     

GPS构造沉降监测数据处理及变形分析

为了防洪防灾及对水患区的治理,在洞庭湖区建立了高精度的GPS构造沉降监测网。顾及到对流层延迟的影响,实测了每个测站处的气象数据。基线解算采用了高精度的解算软件GAMIT,监测网平差使用了GLOBK软件。解算出的起算点的坐标精度为±3.0mm。由两期GPS观测数据所计算的各个监测点的南北方向和东西方向的中误差都小于1mm,垂直方向的精度都优于3.0mm。研究和计算结果表明,洞庭湖区的构造沉降变形是很显著的。两期GPS监测获得的每个监测点的垂直变形值显著可信,可直接用于沉降变形分析和地壳运动研究。     

单历元GPS变形监测数据处理方法的研究

讨论了变形监测中ＧＰＳ单历元观测数据处理方法,重点是模糊度搜索空间的构成和搜索,最优解的获得和检验以及利用相位和伪距观测量提取多路径的影响。分析了所提方法的测试结果和处理快速变形所能达到的精度。     

时间序列分析在变形监测数据处理中的应用

从时间序列分析的基本原理及方法出发,详细论述了如何使用这种方法对变形监测数据进行识模、建模、与预报.并通过实例计算验证了此种方法具有较高的拟合和预报精度,较好地描述了变形监测点的变化规律.     

单历元GPS变形监测数据处理方法的研究

讨论了变形监测中ＧＰＳ单历元观测数据处理方法,重点是模糊度搜索空间的构成和搜索,最优解的获得和检验以及利用相位和伪距观测量提取多路径的影响。分析了所提方法的测试结果和处理快速变形所能达到的精度。     

DPS在变形监测数据处理中的应用

介绍应用DPS软件处理变形监测数据的优点,并应用该软件,结合时间序列分析理论,对某一实测数据进行处理,结果表明,处理结果能达到令人满意的效果.     

BFGS-BP法在变形监测数据处理中的应用

针对传统的BP神经网络算法计算精度低、收敛速度慢的缺点,本文将求解无约束极值问题的非线性最优化方法—BFGS法引入到BP神经网络模型,构建适用于带有不确定性和非线性的结构变形监测数据的处理和预测的BFGS-BP网络模型。并以某隧道施工过程中的拱顶下沉观测数据为例,进行BFGS-BP与传统BP算法的训练和预测对比试验。试验结果表明,与传统的BP算法相比,BFGS-BP模型具有更高的计算精度、更快的收敛速度。     

VB在深基坑变形监测数据处理中的应用

深基坑的变形监测是保证基坑作业安全的重要手段,随着大型建筑的建设数量的逐年增加,对深基坑的变形监测也越来越频繁。观测数据的处理也成为测量人员的一项重要工作,通过利用VB编制对监测数据处理程序,不仅减少了测量人员繁复的数据处理的工作量、简化了数据处理工作的过程,而且极大地避免了在计算过程中因人员造成的纰漏与错误。     

基坑支护结构变形监测数据的联合处理

分析基坑支护桩桩顶水平位移监测和桩体深层水平位移监测数据的特性，将两种监测数据进行联合处理，提出利用二次曲面函数构建基坑监测面变形模型的方法，并将抗差估计应用于监测数据的粗差分析与处理中，通过选权迭代，能很好地求得监测面的变形模型，从而准确地求解监测面各点的水平位移和分析监测面的总体位移情况。     

考虑建筑物荷载的变形监测数据处理方法

在建筑物变形分析中,多元回归分析方法有利于建立变形值与多个影响因子之间的关系。本文将多元回归模型用于建筑物变形监测数据处理,阐述了回归模型中影响因子的确定、回归模型的最小二乘参数估计以及回归模型的显著性检验。通过对建筑物沉降观测数据进行分析计算,说明了此方法的全过程,最后给出实测与预测曲线的比较以及模型的改进。     

基于多尺度、多图幅地理空间基础的输电信息系统的研究与实践

正确、及时、全面地获取输电网络的各种资源信息,并加以提炼、分析,实现输电管理部门间的协同工作和信息共享,为管理者和决策者提供辅助决策依据,从而保障输电网络安全、高效地运行,提高企业的综合经济效益,降低电网运行维护中的损耗[1]。本文提出了采用C/S+B/S两种开发模式相结合的混合体系结构作为系统的总体解决方案。以ESR I公司的ArcG IS系列产品作为基础的GIS开发系统,以.NET的核心语言C#作为系统的最终开发语言。同时,功能强大的数据库软件Oracle和空间数据库引擎ArcSDE为系统统一协调、并发处理以及共享分布各种信息提供了可靠的保障。该系统具有界面友好、方便实用、安全稳定、兼容性强、伸缩性强和可扩展性强等优点。该系统已推广和应用到部分地市,具有极其广阔的推广应用前景。