灰色建模中数据缺失值处理方法探讨

为解决在利用灰色理论建模中出现的数据缺失问题,提出利用SPSS软件的缺失值处理模块和稳健估计计算模块的合成,对数据的缺失机制进行处理。通过该方法对数据缺失的处理,保证了模型能够正常进行数据拟合。利用SPSS软件对某一实例中缺失值进行估计,并对缺失值填充后的结果进行评价,以达到客观、准确的结果。     

不同插值方法对GPS时间序列的影响分析

针对现有GPS时间序列研究中不同插值方法对比方面研究不足,文中选取ITRF2008框架下的7个IGS基准站坐标时间序列,按照其缺值情况分为6种方案,分别采用线性插值、三次样条插值、拉格朗日插值和建模插值等6种方法对不同缺值情况下的GPS时间序列进行插值,并对不同方法的插值效果进行对比分析．结果表明,三次样条插值和拉格朗日插值效果较差;当缺值数量较少时,最邻近插值、线性插值、三次多项式插值和建模插值效果相差不大;随着缺值数量的增加,建模插值效果最好．      

结合三次样条和时序模型的桥墩沉降预测

在时间序列模型中,等时间序列模型建模过程简单,预报准确,但观测时间是不等间隔的;三次样条插值可以对一定的区间进行有效内插,得到等时间间隔的拟合数据。针对两种模型的优点,该文结合等时间序列模型和三次样条插值进行高铁桥墩的沉降预测。首先通过三次样条插值将数据进行等时间间隔处理,然后利用得到的数据建立时间序列模型,最后通过三次样条插值求得相应观测时间的预测值。以某高铁桥墩沉降的观测点为例,分别进行原始数据时间序列建模以及三次样条插值和等时间序列组合模型建模。实验结果证明,组合模型的预测精度更高。     

沉降监测缺失数据修复的建模方法及编程实现——以海南省万宁市某建筑沉降监测项目为例

岩土工程沉降监测数据的缺失问题会影响变形趋势预测、预报的精度,为了保证监测数据的连续性和完整性,需要采取数学建模方法对缺失的数据进行插补修复。本文以海南省万宁市某建筑沉降监测项目为例,介绍了多变量灰色模型——MGM(1,n)模型的建立方法以及利用Matlab软件编程实现的过程。实践表明,该模型能够以较高的精度有效地对缺失数据进行修复,在工程项目实践中有一定的应用参考价值。     

顾及时空异质性的缺失数据时空插值方法

时空插值方法被广泛应用于缺失时空数据集的插值与估计。时空插值是时空建模与分析的一个重要内容,当前该研究关注的热点之一是异质条件下的时空插值与估计问题。因此,本文从时空数据的异质性出发,提出了一种顾及时空异质性的缺失数据时空插值方法。该方法首先对数据集进行时空分区,然后分别在时间和空间按照异质协方差模型计算缺失数据的估计值,进而利用相关系数确定时空权重、融合时间和空间估计值得到缺失数据的最终估计结果。最后通过两组气象数据集进行交叉验证对比分析试验。试验结果表明本文方法对比其他插值方法具有更高的精度和适用性。     

地表移动观测站实测资料数据缺失的修复研究

地表移动观测站的实测资料中测点的观测数据(如高程数据)缺失,不仅影响实测资料的完整性,更会对地表移动规律和参数分析产生较大影响,有必要对其修复方法进行研究。本文以某矿区A工作面地表移动观测站完整的实测资料为基础,利用插值和曲线拟合的方法对假定缺失的数据进行修复分析,通过研究表明,利用上述方法对处于非下沉关键期的缺失数据进行修复是可行的。     

工程建筑沉降预测的非等间距灰色建模

介绍了传统灰色GM(1,1)模型建立的基本思路及其精度评定方法,着重探讨了非等间距数列的灰色预测建模问题,给出了详细的建模过程。并结合高层建筑沉降监测实例进行分析,取得了较好效果。     

四种精密卫星钟差插值方法的比较

利用四种插值方法加密IGS网站下载的15 min和30 s卫星钟钟差改正,分别与IGS网站下载的30 s钟差数据以及CODE网站下载的5s钟差数据比较,试验表明,两种加密情况下宜选用线性分段插值。     

融合三次样条插值的D-InSAR沉陷变形监测技术

传统煤矿开采沉陷形变监测只能获得离散监测点的地表形变量,无法获取沉陷区整体的形变趋势,而D-InSAR技术能够获取整体地表形变信息,但D-InSAR技术需要大量遥感影像数据,否则导致时间失相干性而无法获得连续的形变量。本文针对D-InSAR影像数据解译过程中影像数据较少的问题,首先利用D-InSAR技术对淮北矿业集团袁店二矿7225、7226工作面进行了监测分析,获取了几个时间段内整体的下沉形变场;然后提出了采用三次样条插值与D-InSAR技术相结合的开采沉陷监测方法,基于D-InSAR影像上监测点监测值,利用三次样条插值建立了内插反演函数,在已建立函数的基础上得出了其他雷达卫星重访周期内的下沉值;最后将内插反演下沉值与实测水准数据进行了对比分析。结果表明：D-InSAR监测结果能够有效地反映开采沉陷的影响范围,能够较为准确地提取区域地表的形变信息;结合三次样条插值的D-InSAR技术监测结果最大误差和最大相对误差分别为31.5mm和17%,该方法能有效地解决D-InSAR影像数据缺少的问题。     

一种抗差的形变数据插补方法

针对传统基于空间插值和时间序列上的插值补全形变缺失数据的方法在空间点位分布稀疏、观测值连续缺失以及含有粗差的情况下插补效果不佳的问题,提出了一种基于抗差Kriged Kalman Filter的形变缺失数据插补方法。该方法是一种时空插值的算法,在空间点位分布稀疏时考虑时间上的相关性,在时间上出现连续缺失时考虑其他点位对插补点的影响,以提高插补缺失数据的精度。又将抗差估计融合到Kriged Kalman Filter中以抵抗形变数据中粗差对插补精度的影响。利用模拟数据及天津GPS地面沉降数据进行了实验分析。结果表明:由于该法考虑了监测点的时空相关性以及具有抗差性能,使得插补结果在空间点位稀疏、连续缺失或具有粗差的情况下都具有较高的插补精度。     

GNSS 监测数据预处理在变形预测中的应用

GNSS监测技术被广泛应用于变形监测工作中,但GNSS监测数据中会有缺失值、噪声等误差的存在,对预测结果造成影响。引入改进的小波神经网络模型进行变形预测,并考虑该模型的自适应性和容错性,分别采用三次样条插值法、小波滤波法和拉依达准则对原始监测数据进行缺失值填补、去噪和粗差剔除等预处理。并利用实际监测数据进行短期预报分析,对比原始监测数据和预处理后的监测数据的预测结果,结果表明预处理后的监测数据的预测效果更好。     

改进的灰色建模及在沉降监测点重建中的应用

针对工程施工中经常出现的因沉降监测点被损毁而造成的观测序列中断问题,提出含有未知参数的GM（1,1）建模方法,并利用沉降监测点被损前后和周边沉降监测点的观测序列来估计监测点被损前后观测序列的改正常数,较准确可靠地将沉降监测点被损前后的观测序列连接起来。模拟实验及其结果表明,文中的理论和方法具有一定的实用价值。     

非等时距GM(1,1)在变形预报中的应用

本文应用灰色理论建模原理,探讨了非等间距GM(1,1)模型的建模步骤;通过几种不同参数下的建模方式,利用MATLAB编程进行计算比较,着重分析影响非等间距GM(1,1)模型预报精度的因素,并探讨模型的改进方法。结果表明,对于较均匀的非等间距数据,灰色模型具有较高的预报精度。在间距间隔变化较大的情况下,灰色模型进行改进后也能得到比较满意的预报结果。     

卡尔曼滤波算法的灰色理论模型在变形监测中的应用

本文针对灰色理论模型在建模过程中受到随机扰动影响这一问题,提出了利用卡尔曼滤波处理建模数据的方法.经过实例检验,证明基于滤波算法的灰色理论模型在一定程度上可以提高预测值的精度,更好地反映了观测目标的变形趋势,在变形监测中具有一定的优势.     

含缺值GNSS基准站坐标序列的非插值小波分析与信号提取

受多种因素影响,GNSS基准站坐标序列通常都含有缺值,传统小波分析需要对缺值数据进行内插或补零处理。本文基于小波系数与时间序列观测数据的重构关系,提出了一种非插值的二进小波变换的最小范数解法,导出了相应的计算式,并严格证明了传统的补零处理算法与本文的最小范数解法等价。最后利用中国地壳运动观测网络一期27个基准站实测数据以及模拟数据进行了验证分析。结果表明,本文的非插值算法与插值算法提取的信号差异较小,27个基准站坐标序列的平均残差中误差仅相差2.01%(North),0.54%(East)和1.26%(Up),两种算法提取的信号之差与信号平均方差比仅相差1.16%(North),0.54%(East)和1.62%(Up)。     

变形监测数据的一种小波去噪法研究

变形监测数据不可避免会受到噪声污染,本文根据原始信号特征,通过合理的选择小波基,采用自适应阈值法去噪,可提取变形数据有用信号并恢复信号的光滑性,保留信号曲线的特征,达到较好的去噪效果。实例证明了该方法的有效性和可行性。     

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。     

地磁异常数据格网化最优方法

针对不同的格网化方法将影响地磁异常数据区域建模的精度,该文利用改进的谢别德法、克里格法、连续曲率样条法将空间分辨率为10′×10′的地磁异常数据内插得到2′×2′的地磁异常;并对这3种方法所获得的结果进行精度评定。结果表明,连续曲率样条法获得的结果最佳,其次是改进的谢别德法和克里格法。     

变形监测数据处理教学演示探讨

为提高变形监测数据处理教学的效果,文章提出采用MATLAB作为变形监测数据处理教学的演示软件,并从教师、学生两方面提出了教学质量的保障对策;从回归分析、人工神经网络、灰色系统的应用角度讲解了MATLAB在教学中的使用方法;最后提出了学生课前预习并开发程序、教师上课演示、课后作业和答疑的教学过程。