基于自适应卡尔曼滤波的高层建筑物沉降预测模型研究

由于传统卡尔曼滤波处理实时动态数据中所建立的数学模型不精确或动态噪声特性不准确,导致状态估计失真,甚至导致滤波发散的现象。为了提高高层建筑物沉降监测实时预测的准确性与可靠性,克服传统卡尔曼滤波进行沉降预测中噪声的不足,本文采用方差补偿自适应卡尔曼滤波理论进行分析预测,并通过实测数据对比分析,验证了方差补偿自适应卡尔曼滤滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度较高。     

自适应卡尔曼滤波在基坑变形监测中的应用

在现代建筑中基坑越来越深,基坑越深带来的危险就越大,因此准确地监测和预报基坑的变形趋势十分重要。卡尔曼滤波是经典的数据处理方法,但传统卡尔曼滤波所建立的数学模型不是很精确且动态噪音设计不易确定可能导致状态估计失真,甚至导致滤波发散的现象,本文利用方差补偿自适应卡尔曼滤波理论对太原万达广场某商住楼基坑位移监测数据进行处理,得出基坑位移变化趋势。     

自适应卡尔曼滤波在地表沉降监测中的应用

方差补偿自适应卡尔曼滤波是在对观测数据进行递推滤波的同时,不断的对难以确定的模型参数和噪声进行估计和修正,以减小模型误差,使滤波结果更准确。本文采用方差补偿自适应卡尔曼滤波预测模型,对某矿区首采工作面地表沉降监测数据进行计算,得到相应的预测值,并与标准卡尔曼滤波预测值进行比较。探讨了方差补偿自适应卡尔曼滤波预测模型进行矿区地表沉降预测的可行性。     

自适应卡尔曼滤波在沉降预测中的应用

随着我国经济高速发展,对煤炭资源的需求与日俱增,矿山大量开采造成矿区地表大面积沉陷.对于地下采煤,地表点的移动经历一个由开始移动到剧烈移动,最后到停止移动的全过程.为了更好地掌握矿山开采地袁沉降移动规律,本文采用自适应卡尔曼滤波与标准卡尔曼滤波对其进行预测与分析.     

强跟踪自适应卡尔曼滤波在高铁沉降监测中的应用

以高铁沉降监测为应用背景,研究了一种强跟踪自适应卡尔曼滤波算法,并将其与其他几种卡尔曼滤波算法进行仿真对比。结果表明,滤波算法具有较高的精度和较强的跟踪能力。     

自适应卡尔曼滤波法用于变形监测数据处理

卡尔曼滤波作为一种动态数据处理方法广泛应用在变形监测数据处理中。文中针对传统卡尔曼滤波因动态噪声不准或不容易确定影响结果准确度的问题,提出并探讨了方差补偿自适应卡尔曼滤波,并通过传统卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测数据进行处理,其结果表明方差补偿自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测具有很好的剔除噪声的作用,效果明显。     

基于卡尔曼滤波模型的地铁沉降监测分析

卡尔曼滤波方法是变形监测中常用的一种方法,本文通过对获取的地铁沉降观测数据进行监测,采用经典的卡尔曼滤波方法和基于方法补偿的自适应卡尔曼滤波方法进行监测预估,通过对比发现,基于方差补偿的自适应卡尔曼滤波方法能够有效地控制观测数据异常对动态系统参数估计的影响,保证了变形监测数据估计的精度。     

自适应卡尔曼滤波在变形监测动态数据处理中的应用

介绍了卡尔曼滤波技术的基本思路，给出了自适应卡尔曼滤波动态噪声声方差阵∑ｑｋｑｋ补偿法的计算公式，以及在变形监测动态数据处理中的应用。分析了应用中存在的问题及解决途径。通过实例说明了该法用于变形监测预报具有较高的精度。     

灰色卡尔曼滤波在沉降监测中的应用

在卡尔曼滤波的状态方程中加入GM(1,1)模型形成灰色卡尔曼滤波。分析了该方法在沉降监测数值分析中的预报作用,并探讨了其中GM(1,1)模型数据序列长度的选择。在利用模拟数据进行验证后,认为这种新型的卡尔曼滤波方法的确有所改善。     

自适应卡尔曼滤波在变形监测动态数据处理中的应用

介绍了卡尔曼滤波技术的基本思想，给出了自适应卡尔曼滤波动态噪声方差阵∑ΩｋΩｋ补偿法的计算公式，以及在变形监测动态数据处理中的应用。分析了应用中存在的问题及解决途径．通过实例说明了该法用于变形监测预报具有较高的精度。     

自适应卡尔曼滤波在建筑物变形监测中的应用

卡尔曼滤波由于能够实时快速地处理大量的变形数据,并能够预测下一时刻的变化状态等特点,被广泛应用于多个领域的动态数据处理。本文论述了方差补偿自适应卡尔曼滤波模型,将自适应卡尔曼滤波模型应用到光纤光栅动态变形监测上,基于MATLAB编程实现模型的建立并运用该模型对建筑物变形进行分析与预测,取得了较好的效果,证实了方差补偿自适应卡尔曼滤波在滤波和预测方面的可行性。     

自适应卡尔曼滤波高铁沉降观测数据处理模型研究

在介绍国内外高铁沉降数据处理方面的研究现状的基础上,依次阐述了包括回归分析法、人工神经网络、灰色系统理论和时间序列分析法在内的经典沉降数据处理方法,着重讲解了标准卡尔曼滤波理论及其相关公式,介绍了两种自适应卡尔曼滤波理论:方差分量估计AKF、方差补偿AKF。本文针对某具体工程实例,分别基于MATLAB平台编写了一套标准卡尔曼滤波程序和一套自适应卡尔曼滤波程序,并运用程序对其作了相关分析。通过对比分析,证明了自适应KF的优越性,并得到一套在处理实际问题时具有一定可行性的模型。     

基于方差补偿自适应卡尔曼滤波的南京铁路隧道沉降变形处理分析

当测量数据中存在粗差时,使用传统卡尔曼滤波对数据进行处理,状态向量的滤波估计值精度和可靠性会明显变差,甚至可能导致滤波发散而无法获得预测结果。通过使用方差补偿自适应卡尔曼滤波进行处理,结果表明能够减弱或消除粗差对数据的影响,从而提高模型的预测精度。结合工程实例分析表明,当观测数据中存在粗差时,使用方差补偿自适应卡尔曼滤波能有效地抵抗粗差的影响,提高数据处理的精度。     

自适应卡尔曼滤波在大坝形变预报中的应用分析

卡尔曼滤波融合了状态模型和观测模型的信息,具有良好的估计和预报性能,能够较好地描述大坝动态形变的过程.在实际应用中,由于状态噪声和量测噪声无法精确给出,标准卡尔曼滤波的最优性受到破坏.现利用新息约束不断地调整卡尔曼滤波中的过程噪声和测量噪声,使其动态地自适应于真实情况.通过两组大坝实测数据处理,表明自适应卡尔曼滤波能够很好地改善随机模型不准确和形变突变影响下的预报精度,其预报精度优于标准卡尔曼滤波.     

卡尔曼滤波在山西省西山煤田地面沉降GNSS监测中的应用

本文以山西省西山煤田某一工作面为试验区,在分析地面沉降全球卫星导航系统(GNSS)监测数据特征的基础上,利用两种卡尔曼滤波方法(普通和总体卡尔曼滤波)对矿区地面沉降GNSS监测数据进行了处理与评价,同时对比了两种卡尔曼滤波方法的均方根误差分布情况.试验结果表明,两种滤波方法的滤波结果与观测值趋势大致相同,但存在少数异常...     

顾及降雨量因子的自适应卡尔曼滤波模型在滑坡变形预测中的应用

滑坡是世界上最主要的地质灾害类型之一.滑坡的监测和防治仍是当前国内外学者研究的重点,尤其是滑坡变形的预测和预报.卡尔曼滤波已广泛应用于滑坡变形监测数据处理中,且自适应卡尔曼滤波已经很好地解决了传统卡尔曼滤波发散的问题.但在分析降雨型滑坡变形的过程中,降雨(地下水位)对滑坡体的影响不容忽视.因此,引入降雨量因子,提出顾及...     

基于半参数模型的卡尔曼滤波在变形监测中的应用

在变形监测数据处理中,单纯使用卡尔曼滤波方法而不考虑建模误差及数据中的系统误差,有时可能导致滤波发散。使用半参数模型将系统误差和模型误差引入非参数因素进行处理,可以有效减少二者的影响,避免滤波发散,提高卡尔曼滤波的预测精度。实例表明,基于半参数模型的卡尔曼滤波,较单一的卡尔曼滤波预测精度更高。     

抗差卡尔曼滤波在矿山地表沉降监测中的应用研究

在实际地表沉降观测过程中,各种误差致使观测向量中粗差对状态滤波值产生影响。根据标准卡尔曼滤波理论导出了地表移动观测站数据处理的抗差卡尔曼滤波模型,将抗差卡尔曼滤波模型应用到淮南某矿开采沉陷地表监测站沉降监测数据处理中,对该矿地表沉降监测实例进行模拟计算,结果表明该模型能够有效减弱或消除观测值中粗差的影响,提高数据处理的可靠性,获得可靠的分析结果。     

卡尔曼滤波在滑坡监测中的应用

针对滑波变形的特点,将滑坡体上的监测点视为一运动点场,提出一种以运动方程为核心、以卡尔曼滤波技术为工具的变形观测数据处理方法,使滑坡的预报成为可能.