基于自适应 Kalman 滤波的边坡变形预测研究

研究Kalman滤波和自适应Kalman滤波算法,结合边坡监测点的运动模型将其应用于边坡变形监测动态数据变形预测。利用小湾水电站二号山梁高边坡GPS监测数据进行实验研究。结果表明,自适应Kalman滤波在边坡三维形变预测及变形速率估算方面有很好的预测结果。     

GM(1,1)最佳维数建模法在露天矿边坡变形预测中的应用

露天矿边坡变形是一个复杂的系统,许多影响边坡变形的因素具有灰色信息性质,因此应用灰色模型对边坡变形进行预测是一种很好的研究手段。在灰色模型预测实践中,发现建模数据的维数对模型预测精度有较大影响。从变形预测精度研究入手,提出最佳维数建模法。通过实例应用证明,该法具有较高的预测精度和可信度。     

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。     

时变参数模型在边坡变形分析中的应用研究

为揭示边坡变形规律,保证边坡安全,采用数学模型对变形监测资料加以分析。边坡变形的时效性明显,为提高灰色模型对边坡不同变形规律的适应性,提高模型的拟合精度和预测能力,对常规的灰色模型进行改进,将常规灰色模型中的常量参数改变为随时间变化的动态参数,由此建立时变参数灰色模型。实例分析结果表明,时变参数模型具有更好的拟合和预测效果,且适应不同变形规律的能力更强。     

瀑布沟水电站移民新城变形监测与预测分析

根据瀑布沟水电站移民场地GPS边坡自动化变形监测系统获得的高边坡变形量时间序列的非线性性质,基于相空间重构理论和最邻近点法预测及其加权预测模式,提出了基于加权模式的多相型综合预测方法;并将该方法应用于瀑布沟水电站移民安置场地GPS监测点边坡变形预测中。从而将移民新城的变形监测与变形量的预测分析相结合,对瀑布沟水电站移民新城的稳定性进行实时监测与预测。实例研究表明:监测系统提供的移民场地变形监测的精度可达到毫米级;多相型综合预测方法具有较高的预测精度和可靠性。从而为边坡的变形预测提供了一种实用有效的方法。     

基于北斗卫星的边坡变形监测系统应用研究

为及时准确获取对边坡变形信息,本次研究采用基于北斗卫星定位的边坡自动化监测系统,对某边坡工程进行全天候自动化监测作业,并采用有限元软件Abaqus建立边坡模型,采用数值分析方法对边坡变形的敏感度区域进行分级划分,优化监测点布设位置,最好利用灰色系统分析方法对监测数据进行分析研究,分别建立边坡水平方向和竖向变形灰色GM(1,1)预测模型,并采用精度更高的水平方向预测模型对边坡变形趋势进行预测,效果较为理想,更加贴合边坡变形真值,为边坡工程的安全监测提供了可靠有效的解决方案。     

结合InSAR与离散元模拟的岩湾山体变形破坏趋势研究

金沙江下游溪洛渡库区蓄水后岩湾反倾山体产生变形,两次实地调查了边坡的变形情况,使用合成孔径雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)识别并比较蓄水前后边坡的变形特征,结合离散元颗粒流方法 (particle flow code, PFC)模拟预测其未来的变形破坏趋势,得到以下结论:(1)边坡的变形主要受边坡结构、地应力、岩性和水库蓄水的影响,其变形机制可概括为蓄水后浸水位以下岩体产生压缩变形,上部较软岩体对前缘的变形响应产生倾倒变形和层间错动,折断后岩体在重力作用下挤压前缘岩体,产生沿折断面的切层蠕滑变形。(2)蓄水后边坡视线向变形速率呈现出从InSAR变形边界由外向内逐渐递增的特征,PFC模拟结果与该变形特征相一致,InSAR监测大变形区的地层岩性为泥质灰岩和页岩互层,力学性质相对上下地层更差、更易变形,与InSAR变形特征相对应。(3)预测边坡的失稳趋势是结构面作用下浅层岩体塌方以及坡体上部的裂缝加宽,而不是整体的切层滑动。     

经验模态分解和遗传小波神经网络法用于边坡变形预测

从挖掘边坡变形特性出发,提出一种基于经验模态分解(EMD)和遗传小波神经网络(GA-WNN)法的新型边坡变形预测模型。该模型首先对边坡变形序列进行EMD分解,有效分离出不同尺度特征的子序列;其次基于相空间重构挖掘各子序列的特性,以避免预测模型输入维数选取的随意性;然后采用遗传算法优化小波神经网络的权值和阈值,进而对各子序列建立预测模型;最后叠加各子序列预测值得到边坡预测结果。经过了算例计算,并与SVM和GA-WNN对比分析。结果表明:该模型具有较强的非线性拟合和自适应能力;在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,均方根误差为0.68 mm;在边坡变形预测中具有一定的实用意义。     

非线性回归模型在边坡变形监测中的应用

为了对边坡变形进行准确预测,本文在线性回归模型的基础上,结合边坡变形实际监测数据,提出了一种边坡变形预报的非线性模型。文章根据最小二乘原理,采用线性逼近的方法对非线性模型的参数进行求解,并比较了3种不同非线性模型的回归精度。实验分析表明:非线性回归模型中的Weibull模型能精确预报边坡变形,可为今后高精度边坡变形预报提供参考。     

基于时间序列分析的露天矿边坡沉降预测模型

结合小波分析在数据处理方面的优势,采用小波包去噪对露天矿边坡沉降数据进行去噪处理,再结合时间序列分析理论建立小波包-时间序列预测模型,从而对露天矿边坡进行变形分析预测。通过实验数据对比分析,结合小波包去噪与时间序列分析理论模型对露天矿边坡沉降数据进行预测,预测精度较高,能够对矿区边坡的沉降进行预测。