基于曲线拟合的AR模型在地铁施工监测中的应用

在地铁施工过程中,进行实时监测、数据分析与预报可以为施工安全提供保障。AR模型可用于对监测数据进行分析与预报,且具有一定的精度。文章在曲线拟合的基础上,计算得到原始观测数据与拟合数据之间的残差序列,代替由差分法计算得到的残差序列,从而建立改进的AR模型,并通过地铁施工监测实例对AR模型与改进的AR模型的预测结果精度进行验证。结果表明:改进的AR模型较AR模型预测结果精度更为准确、可靠。     

时间序列InSAR技术中的形变模型研究

时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。     

基于线性分析及AR模型在GNSS时间序列中的应用

GNSS技术是现代测量技术的代表。为了提高GNSS时间序列的精度,本文利用时间序列线性分析的方法,探测分析时间序列存在的趋势项、周期项以及复杂程度。利用线性拟合方法获取了3个方向的拟合函数;自相关和偏自相关函数探测出时间序列存在周期项和趋势项;应用AR(p)模型对时间序列进行了短期预测分析,通过模型定阶、估计,确定了AR(2)为最佳的预测模型,随着预测步数的增加,预测精度逐渐降低。     

电离层TEC建模与预测

基于时间序列分析的DDS(dynamic data system)法,以AR模型和CAR模型对电离层格网点进行建模并预测。实例分析表明,应用时间序列分析的AR和CAR模型对电离层格网点总电子含量进行预报,具有模型辨识过程简单、计算工作量小、便于上机实现、预测精度高等优点。与AR模型相比,CAR模型的预报效果更佳。     

附不等式约束的地表沉降时间序列自回归EIV模型

地表沉降监测是预防地质灾害发生的有效方法,时间序列模型是进行地表沉降预测的主要模型。传统AR(autoregression)模型参数估计算法没有顾及模型系数矩阵中的元素含有观测误差的情况。为同时顾及模型观测向量与系数矩阵中的元素均含有观测误差的情况,应用变量中含有误差(errors-in-variables,EIV)的参数估计模型改进基于时间序列的地表沉降预测模型。为提高AR模型参数解的收敛速度与精度,应用先验信息构建具有不等式约束的EIV模型,将建立的附有不等式约束EIV模型参数估计问题转化为非线性模型的二次规划问题,结合中位函数建立参数估计迭代算法。为论证所建立算法的有效性与可行性,通过实验分别对AR模型参数估计的最小二乘算法、EIV模型参数估计算法与该算法进行比较。实验证明,所建立算法具有较高的精度和效率,是一种可行的方法。     

利用GPS监测数据确定建筑物的刚性运动状态

在分析以往高层建筑物形变监测方法的基础上，结合GPS技术特点和高层建筑物新要求，推演高层建筑物形变监测刚体运动模型。模型以建筑物监测点的3维位置信息为基础分析数据。以体现高层建筑物整体形变状态为特征，且便于快速确定形变。结果：通过模拟验证形变模型的灵敏性和有效性。     

桥梁变形的AR预报模型研究

基于时间序列分析卵论,提出以统一的AR模型对平稳可逆的随机时间序列建模的新方法.结合桥梁沉降监测的具体实例应用AR模型进行预报.结果表明,应用AR模型预报桥梁变形,具有模型形式简单、计算量和存储量较小、便于上机实现、模型顶测精度高等优点.     

基于时序分析的建筑物沉降数据处理

变形数据分析与预报是变形监测数据处理的重要内容。基于时间序列分析的特性,研究了应用AR模型对建筑物沉降数据进行分析处理和预报的方法步骤,并通过实例计算证明,该模型具有较好的拟合效果和预报精度。     

基于时间序列分析的动态变形预测模型研究

提出了基于AR并将其推广到CAR模型对时间序列统一建模的新观点和方法，并以实例对动态模型与静态模型分别作了应用比较。结果表明，时间序列分析动态模型预测精度高，用途广泛。     

TLS技术支持下的边坡点云重构与形变分析

针对边坡地形点云存在空洞、分布不均匀,以及直接建立表面模型进行形变分析效果差的问题,首先提出了一种改进反距离权重插值对地形点云快速压缩重构的方法,并以程序实现了该方法的自动化处理;然后快速地对压缩重构点云建立了NURBS曲面模型,并从面、线、点进行了全面形变对比分析;最后将计算结果与实测值进行了一致性检验,结果表明符合实际地形变化情况,实现了利用激光点云数据快速构建边坡模型并进行形变分析的目的。