多项式分布滞后模型在地面沉降预测中的应用

介绍多项式分布滞后模型(PDL模型)建立过程,针对地面沉降相对于地下水水位变化的滞后作用,建立考虑滞后作用的多项式分布滞后预测模型,应用该模型对某地区地面沉降实测数据进行模拟预测,并评价模型各项指标。实例分析表明,PDL模型应用到地面沉降变形趋势具有预测精度高、拟合效果好的特点,可以有效实现地下水水位变化导致地面滞后性沉降的定量模拟和预测。     

GM-AR模型在城市地面沉降预测中的应用

随着城市的现代化进程,地面沉降已广泛发生在世界各地,给人民生活和社会发展造成极大损失.GM(1,1)模型作为经典的地面沉降预测方法,不适用于随机型数据预测.将AR模型与GM(1,1)组合成GM-AR模型对城市地面沉降数据进行预测,预测值残差小于GM(1,1)模型,未来2、3期预测值小于1 mm,且趋势线更贴近实测值,效果优于传统的GM(1,1)模型.     

灰色精化模型应用于地面沉降预测

地面沉降是一个复杂的过程,较难建立准确的预测模型.传统灰色模型不能处理沉降观测值序列中的异常点,对于波动大的原始数列也没有精确预测,针对其背景值取值方法的不足,建立一种精化灰色模型(JGM(1,1)模型),分析预测结果和精度,表明该模型具有较高的预测精度和可靠性.     

BP神经网络模型在采水地面沉降中的应用研究

随着我国各项建设对水资源的需求越来越大,导致由地下水开采而引起的沉降问题成为当前研究的热点课题。本文对某矿区采水地面沉降进行了模型设计,通过对部分实测数据的训练,优选出该模型的网络结构和网络参数,并且用Matlab软件编程实现对其他监测点的计算和预测。通过研究表明本文所建立的BP神经网络模型能较准确反映采水地面沉降的规律,同时也能较准确地预测地下水开采引起的地面沉降。     

灰色预测模型在地面沉降中的应用

城市地面沉降已经成为城市发展的严重制约因素,很多城市都在积极采取控制沉降的措施.地面沉降趋势的预测可为地面沉降防控提供数据参考.本文基于天津某地区沉降监测数据,采用灰色理论建立GM(1,1)模型对沉降趋势进行预测.结果 显示,利用灰色模型预测地面沉降具有较高的精度,能够在地面沉降的预测研究中发挥作用.     

地面沉降的灰色Verhulst模型及其应用研究

本文将灰色Verhulst模型引入地面沉降的研究之中,根据某地面沉降观测点的近20年数据建立地面沉降发展模型,并运用所建立的模型对地面沉降的发展态势进行了预测。     

基于库伊克模型的地面沉降预测分析

针对地面沉降与地下水水位变化的内在关系,考虑地面沉降受到自身变化规律的影响,建立基于库伊克变换的地面沉降预测模型,应用该模型对某地区地面沉降统计数据进行模拟预测,有效实现该地区地面沉降与地下水水位以及本身之间的定量模拟,并探讨模型的拟合效果和预测精度。结果表明库伊克模型拟合效果较好,预测精度较高,能较好地反映研究区域的地面沉降变形趋势。     

基于TIN的土方计算在地面沉降预测中的应用

基于TIN的土方量计算,是依靠变形观测点建立三角网,利用地形表面TIN模型和设计表面TIN模型的叠加,求出在两个表面上对应的三角形单元所夹土方量,通过土方量的大小来间接地反映地面总体沉降情况,以便采用相应的预防措施。以土方量作为研究对象,选用泊松曲线模型对所得土方量数据进行拟合,建立预测模型,并进行精度评定。通过研究发现,该方法能较好地反映地面总体整体沉降情况,可以在地面产生不均匀沉降时,探求地面沉降变化的规律性。     

矿区地面沉降预测预警系统开发

运用现代预测理论,以Visual Basic为编程手段,开发矿区地面沉降预测预警系统。使用逻辑斯蒂(Logistic)、泊松曲线、龚伯次(Gompertz)等模型实现对矿区地面沉降曲线进行拟合,利用拟合曲线可方便有效地预测将来一定时期内所监测区域地面的沉降值,为矿区地面沉降管理提供决策依据。     

基于遗传算法的小波神经网络模型及其在地面沉降监控中的应用

介绍小波神经网络的基本原理,分析小波神经网络的特点和存在的问题,采用遗传算法对小波网络的学习算法进行改进,建立基于遗传算法的小波神经网络模型.对由于地下水位变化而引起的地面沉降进行分析和研究,并利用地面沉降的实测资料建立基于遗传算法的小波神经网络模型,该模型与BP小波神经网络模型比较,具有拟合精度高和预测效果好等优点.     

二轨法DInSAR技术监测城市地表沉降

合成孔径雷达差分干涉测量技术是新近发展起来的用于监测大范围地表形变的新技术,具有精度高、监测范围广等特点。文中深入分析DInSAR技术的基本原理,通过实验成功获取西安市中心城区相隔9个月的地面沉降结果,与常规方法获取的沉降图对比,发现二者具有高度的一致性,从而证明利用DInSAR技术监测城市地面沉降具有良好的应用前景。     

220KV高压变电所地面沉降预测方法研究

连云港220KV高压变电所因地面发生大面积的沉降,直接影响运营安全。为了探究地面沉降的规律性,指导生产实践,本文以土方量作为研究对象,对220KV高压变电所地面沉降规律进行研究。在沉降区域内较均匀地布设一些能反映地面沉降情况的观测点,测定这些观测点的平面坐标,再定期对其进行沉降观测,求得每期观测点的高程值,从而得各观测点的三维坐标。利用南方CASS绘图软件具有的土方量计算功能,计算出每期沉降观测数据所对应的土方量。以土方量作为研究对象,选用Gompertz模型、双曲线模型、Logistic模型和指数曲线模型,利用1 st0pt软件对土方量数据进行拟合,建立预测模型,对研究对象进行预测并进行精度评定。通过研究发现,该方法能较好地反映地面整体沉降情况,与目前只针对个别点的沉降情况来研究地面沉降变化规律相比,具有明显的优越性。     

灰时序GM-AR模型在建筑物沉降变形预测中的应用

本文以现代高层建筑沉降变形预测为主要研究目的,讨论了灰色GM(1,1)模型和时序AR模型的特点和适用范围,从预测的角度对灰色和时序模型进行了比较和分析;提出了基于优化灰参数α、u的GM(1,1)模型和AR组合模型预测高层建筑物沉降变形的新方法;将变形量分解成具有确定性的趋势项和具有不确定性的随机项,建立GM-AR模型分别对趋势项和随机项进行预测,应用结果表明,该方法使预测结果更为可靠、准确。     

非等间距WGM-AR模型在基坑周边建筑物沉降预测中的应用

非等间距GM（1,1）模型在不等时间间隔序列的趋势分析和预测方面具有重要作用,在此基础上,提出一种基于非等间距加权GM（1,1）模型和自回归AR（p）模型相结合的非等间距加权灰色自回归模型（非等间距WGM-AR模型）.将基坑周边建筑物沉降监测数据视为具有确定趋势的非等时间序列,对序列进行平滑处理,利用非等间距加权GM（1,1）模型提取该时序中的确定性趋势项,用自回归AR（p）模型分析生成的等间距序列中的随机项,并采用内插法得到沉降监测序列的随机项.将组合模型与非等间距GM（1,1）模型计算结果对比分析,结果表明,组合模型具有更高的预测精度,在基坑周边建筑物沉降预测中具有较高的应用价值.     

哈尔滨地面沉降监测管理系统

哈尔滨地区的地面沉降在中国东北地区具有典型性。目前,已采用精密水准监测、自动化测控、GPS监测、InSAR监测等技术方法,建立覆盖全市第四纪地层的地面沉降监测体系。为了更好地对监测数据进行有效管理,基于GIS技术建立地面沉降监测管理系统,实现地面沉降信息自动查询、分析等功能,为城市规划建设及灾害预警提供有效支持。     

北京近年地面沉降监测研究

北京地面沉降较为严重,对地面沉降进行科学及时的监测非常重要.本文利用北京市2006年～2012年第101日～110日的14个GPS站点观测资料,借助GAMIT/GLOBK高精度GPS处理软件,解算得到各个GPS站点的垂向分量.在此基础上分析2006年～2012年期间的北京地面沉降变化特征,并结合2006年～2011年北京水资源公报,对地面沉降与地下水情况进行了分析讨论.总体而言,北京市2006年～2012年期间各GPS站点地面沉降变化趋势与所在行政区地下水埋深变化基本一致.