用灰色模型预测边坡变形的新方法探讨

应用灰色GM（1，1）模型对边坡变形进行预测有时存在不能真实反映边坡动态变形的问题，在简述边坡变形一般规律的基础上，构造其解为二次多项式与指数项之和的微分方程，该方程的解可较好的用于边坡变形的预测，并用实例进行验证。     

改进BP神经网络模型的地基变形预测

BP神经网络模型是一种经典的预测模型,被广泛应用于变形分析预测的各个领域。本文采用一定方法以进一步改进BP神经网络模型,并通过灰色Verhulst-BP模型分析软基处理地基的实例数据,结合Matlab语言,编程比较分析预测及实测的数据,得出结果证明改进灰色Verhulst-BP模型的分析预测精度较高,比较适合于建筑地基变形的预测分析。     

灰色预测用于大坝水平变形预测的研究

针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法。     

半参数改进灰色模型在滑坡变形预测中的应用

滑坡灰色模型的模型误差主要来自降雨量、温度等外界影响因子,传统的半参数灰色模型没有考虑这些对滑坡变形影响较大的外界因子,而把相邻时刻的模型误差当作是不变的,预测精度较低。针对这一问题,该文提出了将这些影响因子当作非参数变量引入模型,通过改进正规矩阵来建立半参数改进灰色模型,可以得到更加准确的模型误差,并且能够将其补偿到观测序列中,使预测结果更加准确。计算结果表明,本文所述模型在观测序列的拟合和预测中均有较好的结果,能够充分地利用在滑坡中采集到的各种信息,并且达到更优的结果。     

改进遗传算法优化灰色神经网络隧道变形预测

针对目前隧道变形预测方法的不足,该文提出了使用改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。改进遗传算法策略:在种群繁衍过程中根据个体的适应度进行排序,再将排序后的种群均分为3个部分,按照比例对3个部分进行选择,最后从适应度较大的部分中随机选取个体在重新补充到种群中。改进型遗传算法可以避免陷入局部收敛成功找寻全局最优解,提高收敛速度。该文利用实际隧道监测数据进行实验,验证改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。实验证明,改进型遗传算法优化灰色神经的隧道变形预测模型在进行隧道拱顶下沉量预测时有着更高的精度、更好的稳定性。     

多点变形动态灰色模型辨识及预测

从单点灰色模型入手,导出了多点变形的预测模型,通过用MATLAB语言编程,实现了空间多点变形预测模型的建立,并以实例验证了模型预测的有效性.     

基于BDS PPP技术的超高层建筑变形监测

超高层建筑变形监测是后续超高层建筑维护与修缮的重要内容．目前我国北斗卫星导航系统（BDS）已被广泛应用于建筑物的变形监测,本文利用BDS精密单点定位技术(PPP),根据高频超高层建筑BDS变形监测数据,以静态网解算三维坐标为基准,分析超高层建筑复杂环境下BDS数据质量、PPP定位精度以及超高层变形趋势．研究结果表明,在监测时间段内,BDS卫星数多于GPS,空间几何分布精度略低于GPS,观测时间达1 h以上开始收敛,水平向定位精度可以达到1 cm,竖直向定位精度可以达到2 cm,能满足超高层建筑变形监测的精度要求,可为今后的超高层建筑变形监测提供一种新的技术手段．      

灰色神经网络模型在建筑物变形预报中的应用

介绍灰色神经网络模型的建模原理和方法,并采用该模型对实际的监测数据进行处理和分析。结果表明,灰色神经网络模型能够在小样本、贫信息和波动数据序列等情况下对变形监测数据做出比较准确的模拟和预报,从而能够为变形监测的数据处理提供一种较好的方法,能够满足实际应用的需求。     

基于GNSS-RTK的在建超高层风载动态变形监测

首先以海星达H32全能型GNSS-RTK接收机为试验仪器,进行不同星系组合的RTK定位精度试验研究。然后以在建的天津高银117大厦为监测对象,采用GPS+GLONASS+BDS三星系组合对其进行现场强风作用下的RTK动态变形监测。利用巴特沃斯滤波对实测数据进行去噪处理,得到各测点的位移曲线。分析结果表明:GPS单星系定位的平面坐标精度相对较差,双星系组合定位的平面坐标精度与三星系组合定位的平面坐标精度基本相当,但GPS+GLONASS+BDS三星系组合定位的稳定性和可靠性最强;由于施工阶段大厦结构的刚度和整体性与竣工后存在差异,故在强风作用下其按一定施工步距滞后的低矮外框的振动位移幅度大于其高耸内筒结构的振动位移幅度;大厦外框和内筒均存在横风向振动位移,且横风向振动位移与顺风向振动位移的大小相近;监测环境对监测结果有着一定的影响,66层各点的监测值误差要大于95层各点的监测值误差。     

基于 CCD 方法的超高层建筑周日摆动监测研究

对超高层建筑塔体进行周日摆动监测,为施工投点纠偏和选择合适投点时机提供科学依据,是施工控制网竖向传递的核心问题。文中针对现有方法在自动化采集及实时表达方面的不足,基于自适应阈值激光光斑中心定位方法,自主研发基于CCD的塔体摆动监测系统,并采用倾斜仪方法与之做同步比较研究。两种方法在广州市东塔施工第三方监测中互为检核验证,具有借鉴意义。     

超高层建筑精密施工测量关键技术

针对传统的测量技术无法满足超高复杂结构建设的要求,根据超高层建筑工程的特点和难点,通过对我国范围内的超高层建筑施工测量技术的总结,本文研发了新仪器设备并提出了超高层标高高精度自动传递工艺方法,探索了一套我国“千米”超高层建筑精密施工测量的关键技术。结合GNSS 定位技术与智能化全站仪等多项新技术,获得高质量高精度测量基准、精确施工控制点及快速高精度的监测点位,将GNSS技术应用于超高层建筑施工监测是精密工程测量的突破,应用前景广阔。     

测量机器人用于超高层建筑竖向投测的可行性

激光垂准仪法是超高层建筑竖向投测的主要方法之一。当建筑高度特别大时,楼体在日照等因素作用下会产生缓慢的摆动,此时,激光垂准仪法的应用将受到一定限制。本文介绍一种利用测量机器人进行超高层建筑竖向投测的方法,并分析其投测精度和可行性。     

基于ICEEMDAN的多滤波算法在超高层动态变形监测中的应用

针对监测数据中存在多路径误差和随机噪声的问题,本文提出了一种基于改进的带有自适应噪声的完备集合经验模式分解(ICEEMDAN)、小波包分解(WP),以及递归最小二乘算法(RLS)的联合滤波算法(IWPR)。该算法首先对原始信号进行ICEEMDAN分解,得到一系列本征模态函数(IMF)分量;然后基于标准化模量的累积均值将IMF划分为高频IMF和低频IMF;最后考虑相关系数,利用WP和RLS分别对高频IMF、低频IMF进行去噪,重构两者降噪信号,获得动态位移响应。结果表明:相对于单一算法EMD、CEEMDAN、ICEEMDAN等,IWPR算法能够更有效地消除多路径误差和随机噪声,从而提高超高层GNSS RTK监测数据的精度。     

高层住宅楼沉降监测与分析研究

本文论述了高层住宅楼在建设和使用中进行沉降监测的技术方案设计、监测精度、最弱点误差、监测数据处理,通过对山西工程职业技术学院高层住宅楼与实验楼的沉降监测研究,得出了沉降变化规律,并对产生沉降变形的原因进行了几何与物理分析,指出了高层建筑物在施工过程中由于某种原因对建筑物和邻近建筑物的基础稳定产生影响时,都应进行沉降监测,保证其建设和使用的安全,本文对高层住宅楼施工组织具有指导意义,可供高层建筑物沉降监测时参考。     

利用PCA-SVM的大坝变形预测研究

主成分分析(PCA)能够有效地提取数据的特征信息,消除变量间的共线性,而将基于统计学习理论的支持向量机(SVM)用于数据建模具有显著的优点。本文将主成分分析应用到大坝变形影响因子的优化中,解决了由影响因子内部相关性而引入大量因子的问题,降低了输入维数,简化了输入结构。将简化后的数据作为SVM的输入因子,减少了SVM学习的时间,提高了拟合效率。试验结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的泛化能力。     

GPS技术在万州明镜滩滑坡监测中的应用

GPS定位技术的发展为边坡变形监测提供了一种简便可靠的手段。本文阐述了应用GPS技术提取地表变形信息和GPS数据处理的方法,结合重庆市万州区明镜滩应用GPS监测网进行滑坡监测的实践,研究了在地形复杂、观测条件恶劣的山区进行GPS滑坡变形监测点位选择、监测网布设和数据处理的方法。监测结果表明,GPS变形监测的精度可达到亚厘米级,完全可以应用于滑坡变形监测。     

改进蝙蝠算法优化极限学习机的大坝变形预测模型分析

针对大坝变形监测数据中存在的非线性关系强和传统大坝预测模型精度不高等问题,本文利用改进蝙蝠算法选取最优的参数作为极限学习机的连接权值和阈值,并提出了一种基于改进蝙蝠算法(IBA)优化极限学习机(ELM)的大坝变形预测模型(IBA-ELM).将IBA-ELM模型应用于工程实例,通过对某地水库大坝监测数据预测分析,验证IB...     

面向建筑物变形监测的图像量测技术

本文面向建筑物变形监测,设计并开发了一整套可对远距离、室外成像的标志中心进行精确定位的新技术,其重点在于整像素边缘定位和数据质量控制。提出了最大梯度投影概念,以最大梯度投影替代传统梯度算子计算标志的整像素边缘,并在此基础上提出改进的边缘细化算法,同时引入曲率筛选方法,形成一整套整像素边缘定位新技术,规避室外成像环境的不确定干扰,以获取完整、准确的整像素细化边缘。在亚像素中心定位后,以统计理论为框架设计了一套数据质量控制机制,筛选并保留满足统计限值的定位结果参与最终的定位计算,有效控制了相机拍照时轻微晃动给中心定位引入的误差。在不同的自然环境、背景及摄程下进行实测,结果表明,该图像定位方法具有定位性能稳定、定位精度高、处理速度快、对成像设备要求低、对室外环境适应性强等优势。使用标配镜头的主流单反相机,200 m摄程内的标志中心定位精度在3.5 mm内,可应用于建筑物变形监测。