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．      

基于分位数自回归的路基沉降数据预测分析

高填方路基存在施工期稳定控制和工后沉降控制问题。解决这两个问题的关键在于及时准确地预测出高填方路基的沉降量。通过对路基沉降时间序列分析,建立了自回归AR(1)拟合预测模型。采取分位数回归法和最小二乘法进行模型参数估计和比较分析,结果表明分位数回归法在模型参数估计时有明显的优势,预测精度远高于多变量灰色MGM()模型和基于最小二乘估计的自回归AR(1)模型。工程实例分析表明,分位数自回归模型具有很好的预测和应变能力,完全可以用于路基沉降数据预测分析。     

重力卫星加速度数据的插值算法研究

阐述拉格朗日插值法和牛顿插值法的原理,详细地推导其一次,二次微分通用公式,并分别利用推导出来的微分公式对卫星星历模拟数据进行了相应的插值计算,得到对应的卫星加速度数据.通过比较不同公式的计算结果,验证一次、二次微分公式的正确性,并得到一些有益的结论.     

高速铁路路基沉降预测编程实现及实例分析

选用拓展双曲线法、三点法和指数曲线法三种高速铁路路基沉降变形预测方法,以VC++为开发工具,通过MFC编程实现了高速铁路路基沉降变形的预测。并以新建哈尔滨西客运站工程Ⅱ标段DK919+950观测断面为实例,通过对实测工程数据的拟合得出了该断面的最优预测方法,为高标准铁路路基的沉降预测和铺轨提供参考。     

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。     

基于双三次Hermite插值方法的DEM误差传播分析

针对由双三次Hermite插值所生成的DEM数据,提出了一种新的传播误差估计方法。传播误差估计模型所适用的空间对象包括:线、不规则三角网(TIN)和规则格网等DEM数据。基于统计学中的误差传播定律,推导出了由非线性插值方法所生成DEM的误差传播公式。最后,将由双三次Hermite插值方法所生成DEM的传播误差与先前研究中采用线性插值所生成DEM的传播误差进行对比分析,由此可以更加全面地掌握通过线性插值或者非线性插值方法所生成DEM的误差传播规律。该成果可用于指导对实际生产DEM产品过程中插值方法的选择。     

基于非等时距数据序列的高层建筑沉降预测

将泊松曲线引入到高层建筑的沉降预测分析中。采用牛顿插值平均法将非等时距数据转化成等时距数据,通过三段计算法求解模型系数,并结合高层建筑沉降监测工程实例计算分析,结果表明:泊松曲线预测与实际沉降数据吻合较好,拟合曲线精度较高,预测效果明显好于传统的双曲线法和指数曲线法,具有较高的实际应用价值。     

基于数据残差的AR模型在高铁路基沉降预测中的应用

传统的时间序列模型虽然可以通过差分形式来处理非平稳随机数据,但是当数据具有确定性效应的时候,对数据进行差分容易造成残差信息的浪费.通过对拟合后的残差建立AR模型,可以充分利用数据的趋势信息和残差信息,从而得到较好的预测效果.     

沉降监测数据插值方法选取与精度分析

沉降观测数据具有监测点少、精度高的特点,不同的插值方法对其插值精度与可视化分析具有不同程度影响。本文通过对反距离加权插值、克里金插值、谢别德插值、线性插值三角网法和局部多项式法5种常规插值方法进行插值实验与精度分析,发现在三维分析方面,反距离加权法的可视化效果最好;在等沉降曲线绘制方面,谢别德法、局部多项式法和克里金法具有较好的成图效果;在插值精度方面,5种方法差别不大。综合考虑沉降量插值精度与可视化分析,发现克里金法是沉降数据插值的最佳方法,其他4种方法在可视化表达方面均存在一定缺陷。     

三次样条在北斗卫星轨道插值中的应用

本文选用三次样条函数对北斗高轨卫星的轨道数据进行插值计算,结果表明,三次样条函数基本没有龙格现象,但插值模型中含有明显的随机性系统差,因此本文采用附加系统差的最小二乘配置,对三次样条的插值结果进行处理,使精度提高了10倍左右。      

基于分形插值的桥梁桥墩沉降预测

基于某跨海大桥桥墩的沉降资料,使用重标极差(R/S)分析方法说明桥墩沉降的非线性下隐藏的持续性特征,并计算其分形维数,证明该沉降时间序列具有分形特性。由此通过历史数据建立迭代函数系统,经分形插值方法求取吸引子,并在吸引子基础上进行延拓,建立基于分形插值的预测模型,并将此算法应用于桥墩沉降数据的预测中。算例结果表明,分形插值理论具有较高的预测精度,可满足实际应用要求。     

基于插值指数平滑组合模型对深基坑沉降的预测研究

深基坑测量在较短周期内获得的观测数据所建立的预测模型,往往不能有效地体现出深基坑非线性变形的特点。通过对深基坑实测,本文提出先使用三次样条插值法,对原始观测数据做预处理,以凸显数据的非线性特点,再使用三次指数平滑法建立串联式组合预测模型,并对沉降趋势做预测。结果表明,这种串联式组合预测模型适用于基坑沉降变形的非线性特点,相比单一的指数平滑法建立的预测模型,提高了初值拟合精度,使预测精度更高。     

基于 MATLAB 与小波进行沉降数据处理与分析

结合小波分析的基本原理和MATLAB强大的数据处理能力与图形拟合能力,采用了小波时间序列预测模型与MATLAB中自带的拟合工具箱来进行沉降数据的拟合,并将该方法应用于黄冈市某大桥软土路基沉降监测的预测工作中。然后,对两种拟合方法进行了预测效果对比。从所得的结果表明：小波处理后的模型具有抗差干扰和粗差探测、剔除的优点,同时使用曲线拟合工具箱的拟合模型比常规模型更方便快捷且预测的效果也很高,两种模型结合使用会较大地增加其应用价值。     

高速铁路路基沉降预测模型的研究

根据高速铁路沉降小量级、大波动的数据特点,针对路基的沉降结合实例探索出与之相适应的高精度、高稳定性的沉降预测方法,为今后高速铁路路基的沉降预测提供参考和借鉴。     

基于二元样条函数的DEM传递误差模型

根据两点数值微分公式建立了基于二元样条函数的规则格网数字高程模型(DEM)的表面表达模型,得出了基于二元样条函数的传递误差公式。公式表明,二元样条函数的DEM传递误差与双线性多项式的传递误差相同。但由于样条函数的DEM表面建模误差低于线性多项式的DEM表面建模误差,因此,基于样条函数的DEM表面模型具有更高的精度。     

基于二元样条函数的DEM传递误差模型

根据两点数值微分公式建立了基于二元样条函数的规则格网数字高程模型(DEM)的表面表达模型,得出了基于二元样条函数的传递误差公式.公式表明,二元样条函数的DEM传递误差与双线性多项式的传递误差相同.但由于样条函数的DEM表面建模误差低于线性多项式的DEM表面建模误差,因此,基于样条函数的DEM表面模型具有更高的精度.     

基于GA-SVR的地铁隧道沉降预测

利用支持向量回归(SVR)和遗传算法(GA)参数寻优,建立了基于GA-SVR的地铁隧道沉降预测模型,可提高地铁隧道沉降预测的精度.利用长期实测的地铁结构监测数据对SVR模型进行训练,并通过GA优化SVR模型的3个参数;利用训练模型均方误差结合留一交叉验证的方法确定GA的适应度.基于南京地铁2号线隧道结构沉降实测数据,将...