一种马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型

针对非等间距单点灰色预测模型在处理多点变形预测时,没有考虑点与点之间的关联性和它们之间的相互影响,而且容易受建模数据随机扰动性影响这一问题,该文提出了一种基于马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型。首先,结合某基坑的变形实测数据,建立非等间距多点灰色预测模型和非等间距单点灰色预测模型,通过两种模型预测结果对比验证非等间距多点灰色预测模型在处理多点变形预测问题上的优越性,然后运用马尔可夫模型建立状态转移概率矩阵对预测结果进行修正,最后建立基于马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型。结果表明,基于马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型的拟合及预测精度更高,适应性更强,更符合实际变形情况,具有实际参考价值。     

贫信息条件下的多点变形预测模型及其应用

常用的单点变形分析方法没有利用监测点间相互关系的信息，不足以反映变形体整体的变形规律。本文将单点的变形预测模型扩展为多点的变形预测模型，建立了贫信息条件下的多点预测模型。进行了实例建模与分析，结果表明，多点预测模型为解决少数据，多因子的动态系统预测与分析提供了新的途径。     

基于灰关联聚类分析的多点时空非线性模型及其应用

用灰关联分析与模糊聚类方法进行变形点的多点分析,用地质定性分析与数学定量分析相结合的方式对三峡链子崖危岩体T0～T6缝区进行了整体变形分析与空间预测模型的建立。结果表明,多点时空非线性模型是解决贫信息条件下整体变形预测的理想方法。     

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。     

基于灰关联聚类分析的多点时空非线性模型及其应用

用灰关联分析与模糊聚类方法进行变形点的多点分析,用地质定性分析与数学定量分析相结合的方式对三峡链子崖危岩体Ｔ０￣Ｔ６缝区进行了整体变形分析与空间预测模型的建立。结果表明,多点时空非线性模型是解决贫信息条件下整体变形预测的理想方法。     

顾及邻近点变形因素的高斯过程建模及预测

针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。     

最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用

煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。     

基于灰色系统理论的高层建筑变形分析应用研究

简述了灰色系统理论及该理论在高层建筑沉降变形监测分析中的应用思路,详细叙述了灰色模型的建模过程[1].实例中,通过某高层建筑物4个监测点的6期观测数据,完成了模型参数的推导,建立了空间多点灰色预测模型.利用所建立的灰色模型对建筑物形变进行预测模拟,经模拟沉降值和实测数据的对比得出,该模型严密、可靠性好、精度高,该方法可用于建筑物变形的预测模拟.     

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。     

变形预测的逆多元统计模型

测量和预测目标点的空间变形是掌握变形体稳定性的重要手段,本文论证了逆多元统计预测模型用于滑坡的稳定性分析,利用变形点的空间三维移动量模拟时间的变化特征,与正常的时间序列进行对比,检验变形体的稳定性。并结合实例说明了在滑坡变形分析中逆多元统计模型的实用性和可靠性。     

基于分位数回归的幂多项式在数据分析中的应用

针对路基沉降与观测时间存在非线性关系,且传统最小二乘参数估计精度不高的问题,建立具有较强逼近能力的幂多项式路基沉降预测模型,并用分位数回归估算模型系数。工程实例表明,基于分位数回归估计的幂多项式预测模型具有较高的精确度,优于最小二乘估计的幂多项式预测模型和多变量灰色预测模型,为沉降预测提供一种新方法。     

多视角三维激光点云全局优化整体配准算法

提出一种已知多视激光点云配准初值进行自动全局优化的整体配准算法,并详细推导了多视激光点云配准全局优化平差模型。本算法对多视角三维激光点云的扫描顺序不作要求,可以处理无序散乱的多视三维激光扫描点云,同时可以获得最小二乘意义下的最优变换参数,实现多视三维激光点云的自动精确配准。利用实际三维激光扫描点云数据进行试验,得到了预期的结果,验证了本文方法的可行性和有效性。     

GPS／GLONASS／BDS多模融合伪距单点定位模型精度分析

GNSS伪距单点定位速度快且不存在整周模糊度问题,其原理简单易于编程实现,所以在进行GNSS数据处理时,经常用到该方法。本文以GPS、GLONASS、BDS多模融合为例,简单介绍多模融合存在的坐标统一、时间基准统一问题,再详细介绍多模融合伪距单点定位原理以及解算模型,基于Visual Studio2010平台,编写GPS、GLONASS、BDS多模融合的伪距单点定位及单点测速程序。结合相关算例,对该程序多系统伪距单点定位的精度以及单点测速精度进行分析。      

基于Landsat长时间序列数据估算树高和生物量

以Landsat长时间序列数据为研究对象,旨在以光谱序列信息反演森林参数为视角,应用Landtrendr算法从时间序列数据中提取森林扰动变量,使用随机森林计算方法建立扰动变量、反射率和GLAS激光点森林参数之间的关系模型,获取树高和生物量的空间分布信息。为多源遥感数据反演森林参数提供参考,研究证明基于Landsat长时间序列数据获得的森林扰动变量能够增强反射率和森林参数之间的相关性,可提高预测精度。     

基于半参数最小二乘核估计的卫星精密钟差预报方法

研究半参数最小二乘核估计模型在精密钟差预报中的应用问题,提出一种基于时间自变量差值累加的窗宽参数计算模型,并通过实验验证该模型的有效性,讨论在不同预报时间长度和已知数据量的情况下模型预报精度。实验表明,与常规模型相比,半参数最小二乘核估计模型在预报精度与稳定性方面都取得较好的效果,可以满足精密单点定位对于精密钟差预报的精度要求。研究成果对于精密单点定位技术的推广普及具有一定的促进作用。     

基于Logistic模型的单点下沉预测应用研究

岩层与地表移动具有一定的规律,由于Knothe时间函数虽然可以预计地表下沉,但在预计中有描述地表下沉速度的不足,并且其函数复杂.研究矿区单点动态下沉过程对于地表建筑物的保护具有重要意义,本文采用Logistic模型拟合下沉曲线,得到了预计方程,结果表明预计精度较高.Logistic模型参数少,函数相对简单,计算结果表明...     

变形模型辨识与参数估计

本文从变形分析的目的出发,分多输入单输出(MISO)和多输入多输出(MIMO)两种类型,详细地讨论了变形模型的自动辨识与参数估计。通过分析和计算,得到了一种可联合各种观测值、精度高以及随着变形规律的改变而不断修正模型的分析方法,并编制了相应的通用程序。     

无需相似性量测的多片影像匹配

讨论一个摄影测量网络的三维自动重建。其中,重点讨论了无需相似性量测的多片影像匹配。该匹配算法包括了所有影像作为参考影像的连续考虑和整个网络同时匹配。本文中,三维坐标矢量只用于剔除多余候选点,对精度提高无任何贡献。本方法的精度是通过子像素的特征点提取和多片交会得到的。