地铁结构变形预测的时间序列模型方法研究

本文根据南京地铁某区间隧道结构变形监测数据,分别采用回归分析方法和时间序列分析方法建立模型,对地铁结构变形进行预测。计算结果表明在该工程实例中,回归分析模型的预测精度约为±0.20mm,时间序列模型的预测精度约为±0.08mm,较回归分析模型提高了60%,能够较好的对地铁结构变形进行预测。     

中国低纬度地区水汽转换系数分析研究

大气水汽转换系数K是利用对流层天顶湿延迟反演大气可降水量的关键参数,而大气水汽转换系数K的精度又要取决于加权平均温度Tm的精度。据此,利用中国低纬度地区8个探空站的相关数据,在Bevis公式的基础上加入了测站纬度和测站高程的影响因素,建立了一种与测站地面温度、测站纬度和测站高程有关的新的加权平均温度Tm模型,相比于Bevis模型,其在中国低纬度地区的精度提高了约29.7%,更适用于中国低纬度地区加权平均温度Tm的计算。     

基于神经网络的似大地水准面模型精化方法研究

似大地水准面的精化与高程异常的求解是同一个概念,为提高似大地水准面精化的精度,采用格网＋神经网络方法,借助神经网络BP方法,建立高程异常与坐标之间的函数关系;用训练好的神经网络模型和固定间隔的格网,建立格网模型;在已建好的格网模型中,内插出给定点的高程异常值。结合江苏省C级GPS水准网进行试验,拟合效果有明显的改进,克服了目前研究中存在的问题。     

预测工后软土地基沉降

本文简要叙述沉降观测在软土地基施工中的重要性,并提出了基于神经网络的高速公路工后沉降预测方法。结合工程实例运用MATLAB工具箱函数建立网络模型,选择合适的训练函数,使其训练精度和速度达到最优化。     

基于二次函数图形的高斯投影中央子午线重新选取

介绍一种重新选取高斯投影中央子午线的新方法。从使测区内最大综合变形的绝对值最小出发,利用二次函数形成正变形边界线、零变形线、负变形线并构成归算投影有效区图,利用该有效区图对满足要求的新中央子午线的存在性、可选范围及最佳选取进行讨论,并分别给出图解和解析两种选取方式。算例表明:基于二次函数的中央子午线选取方法几何意义明显,方法简单,获得的结果优于现有的中央子午线选取方法。     

基于Android智能终端的实时地铁变形监测系统软件设计

以运营期内南京地铁二号线某区间的连续监测数据为例,在以TM30测量机器人和RTU数据传输集成单元为主体的自动化监测系统硬件基础上,详细论述了基于Android智能终端的实时地铁变形监测系统的软件需求分析、架构设计和功能模块划分,分析了BLE应用程序开发过程中所使用的关键技术和解决的重难点问题,开发了一款方便实用的Android应用程序软件,使得Android智能终端与自动化监测系统能够协同工作。实践证明变形信息传输时效性大为增强,以期在类似工程中推广应用。     

地下空间激光扫描点云精度对比分析

利用4种激光扫描设备对地下空间扫描,针对获得的点云数据,用全站仪测量研究区内特征点三维坐标,统一点云空间参考;并从点云数据中获取特征点坐标,与测量的三维坐标对比分析。结果显示：推扫式激光扫描设备比架站式精度略低,最弱方向中误差为0.128 m,而架站式为0.039 m;用推扫式激光扫描设备对地下空间进行测量,能满足1∶500数字线划图的测量精度要求。     

高速公路沉降观测数据分析与运营指导

本文通过统计,分析了YJ高速公路某路段近十年来部分路桩的沉降量以及三个典型路桩的月沉降速率变化,从而得出了YJ高速公路的一般沉降规律。根据路段不均匀沉降分析,分析可能产生路面裂缝的位置;然后,经过实地调查,对实地发现的路面裂缝进行了及时处理,取得了很好的效果。因此,高速公路沉降观测数据分析对公路的运营及维护有着重要的指导作用。     

基于混合模型的平面坐标转换方法研究

介绍平面坐标转换的仿射变换和二次多项式变换法,这两种方法存在一定的不足,为了提高转换精度,提出"仿射变换+神经网络"的混合模型法。通过工程实例,比较发现混合模型比前两种模型的计算精度高,证明该方法的有效性,并得到具有工程应用价值的结论。     

基于神经网络的大坝位移模型分析

结合某大坝工程实测数据,建立该大坝位移量和相关因子的逐步回归模型和神经网络模型,并对两者模型结果进行比较,结果表明神经网络方法在大坝变形分析和预报方面效果良好。