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基坑水平变形预测技术 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍用指数平滑模型与时序分析方法对基坑的水平变形预测技术,并随着新数据的加入适时修改平滑系数预测变形值。工程实例研究表明:该方法与单独指数平滑模型相比可使预测值与实际位移值之间的误差更小,与曲线拟合技术相比更加稳定。 相似文献
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以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法。利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值。应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测。 相似文献
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针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析.用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析.研究结果表明,研究区内高速铁路沿线共监测出6个明显沉降区域,最大沉降速率达50mm/a;两种极化年均沉降速率具有较高的一致性,降噪处理后的沉降序列更加平滑;改进BP神经网络具有较高的收敛速度,其预测精度有较大提高. 相似文献
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采用PS-InSAR技术,基于Sentinel-1A卫星数据对覆盖开通运营3年时间内成都地铁3、4、7号线周边500 m范围的区域进行形变监测,并分析相对典型的形变区域的时空特征以及影响因素,最后利用Holt指数平滑模型对区域的形变进行预测。研究表明,成都市主城区的形变趋势表现为沉降情况较稳定西北方向抬升,东南方向沉降;形变速率在-15~15 mm/a内,且局部地区的沉降相对较明显,根据Holt指数平滑模型的预测值显示,几个典型沉降区域仍具有持续沉降的趋势,最后分析地铁沿线形变的主要原因为浦江-新津断裂带的活动以及城市建设等。 相似文献
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基于建筑物地表沉降数据的变形预测方法比较 总被引:1,自引:1,他引:0
为了研究隧道周边建筑物地表的变形,本文根据京东方蒸汽管道工程隧道开挖过程中周边建筑物地表的沉降观测数据,利用二次指数平滑法和灰色系统法建立数学模型,分别对建筑物地表做变形预测,并对预测结果进行分析和对比,结果显示二次指数平滑法的预测精度更高。对于隧道周边建筑地表沉降的预测二次指数平滑法效果更好,比较符合实际变形曲线,相对来说是一种较好的变形预测方法,为隧道的开发过程中防止安全事故的发生、避免经济损失和人员伤亡提供一种参考方法。 相似文献
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陈荣 《测绘与空间地理信息》2021,44(8):217-221
高程建筑作为城市建筑的重要组成部分,其沉降监测尤为重要.使用回归分析、灰色理论分析、指数平滑三种方法,对三个不同类型的高层建筑进行沉降预测,对比各类模型的使用情况.结果表明,含有载荷参数的回归模型内符合精度较高,达到0.157 mm;不含荷载参数的α=0.9时的一次指数平滑模型外符合精度较高,达到0.390 mm. 相似文献