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高铁路基需严格控制工后不均匀沉降。鉴于高铁路基沉降预测值精度受观测噪声和预测拟合函数的影响,本文提出了基于小波函数去噪,对去噪数据进行灰色Verhulst模型预测的方法,并阐述了高铁路基沉降预测评价方法。通过工程实例对比分析了去噪灰色Verhulst模型、GM(1,1)模型、双曲线模型在沉降数据处理中的拟合精度和预测精度。结果表明:GM(1,1)模型拟合精度高,预测精度低,不适用于长期预测;双曲线法预测精度最低,预测曲线不包含路基饱和发展过程;小波去噪灰色Verhulst模型符合高铁路基沉降规律,预测精度高,可以广泛用于路基沉降预测。 相似文献
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高铁沿线施工期间引起地面沉降的因素错综复杂、相互影响,本文提出通过对沉降区域地下水位、孔隙水压力等进行分层观测,根据分层观测得到地下水位变化、孔隙水压力变化等数据,并采用回归分析法构建了沉降区域地面沉降与诸影响因子的关联模型,通过对郑徐客运专线开封段进行的地面沉降监测量与同时采用二等精密水准测量得到的监测点沉降量进行对比分析,结果表明本方法的有效性和可靠性。 相似文献
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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。 相似文献
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弋耀武 《测绘与空间地理信息》2013,(5):224-227
以咸阳某小区高层建筑物沉降观测数据为例,探求沉降观测的不同时段数据分析与预测的较优方法。应用线性回归模型和灰色系统模型对封顶前和封顶后的沉降观测数据进行了分析和预测,比较两模型在不同时段进行数据分析时的结果,得到在建筑物封顶前沉降观测数据分析时,采用回归模型和灰色系统模型均可,对封顶后的沉降观测数据分析时灰色系统模型则更为适合。 相似文献
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《地理空间信息》2016,(1)
针对高铁沉降监测数据的海量特性,以及传统管理方式存在的效率不高、可视化效果不好的问题,设计了一种基于线性参照系统有效管理和显示高铁沉降监测数据的集成模型。该模型中,高铁路网以路径要素集存储,高铁沿线非空间数据以事件表的形式存储,由此实现高铁沉降监测相关的空间数据和属性数据的线性建模与集成。同时,使用Arc Engine组件与.NET平台实现了沉降监测数据空间查询和可视化表达功能,可形象地反映高铁线路与沉降监测点的分布状况,更易于进行沉降数据的可视化分析、预测和评估。数据集成模型实现了非空间数据和空间数据的一体化管理,有效地减少了数据存储冗余,提高了高铁变形监测数据管理的效率,对我国高速铁路的建设与运营安全的海量监测数据管理具有一定的参考价值。 相似文献