基于激光扫描技术的变电站三维模型的建立

通过利用地面三维激光扫描仪获取的空间数据,进行惠泉变电站三维空间地物建模研究,建立三维仿真模型。通过研究发现,利用三维激光扫描技术可以快速建立三维空间的可视化模型,解决传统的测量仪器与测量方法在变电站等特殊领域的应用不足,为实现变电站资源、景观、安全、环境管理等社会资源的数字化、网络化及动态可视化,提供一个变电站的三维模型平台构建的新方向。     

基于点云去噪的球形标靶中心拟合研究

以球形标靶作为同名特征点进行点云数据配准时,若标靶附近有干扰物或扫描的标靶点云含有大量噪声,会对点云配准质量造成很大影响。针对目前点云配准对标靶自身噪声有所忽略的问题,分析球形标靶的特点,探讨小波阈值去噪方法的适用性,并对去噪小波基函数的选取进行实验,提出球形标靶点云离散噪声小波阈值去噪方法。实验表明,标靶自身点云的去噪不可忽视。分析结果表明,该方法能够更有效地滤除球面外围粗差噪声,单个球形标靶的中心位置拟合精度提高约0.8 mm,相较标靶球未经去噪的拼接结果,扫描物特征检查点的坐标拼接误差减小约5 mm,点云总体配准精度提升约20％,是一种有效的点云数据配准预处理方法。     

神经网络融合模型在大坝安全监控中的应用

为了提高大坝安全监控模型的预测精度并检验模型的泛化能力,研究大坝安全监控的统计模型、BP神经网络模型及遗传神经网络模型,并提出基于这两种神经网络的融合模型,结合某拱坝长期的变形观测数据,对上述几种模型进行试算。分析结果表明,所建立的融合模型与其他模型相比具有较高的预测精度,且泛化能力较强,具有良好的适用性。     

微波干涉测量技术及其在桥梁变形观测中的应用

将步进频率连续波技术和干涉测量技术相结合而构成的地面微波干涉雷达系统GB-radar,可用于获取高精度、高分辨率的变形信息,以实现对地面目标的静动态高精度监测.本文介绍了基于该技术的IBIS-S系统在桥梁变形观测中的应用,分析了测量误差,通过实例验证了地面微波干涉雷达技术可以精细地测量桥梁挠度的动态变化,精度高,可以真实地反映结构物的动力特性.     

基于GGOS Atmosphere数据的ZHD模型精度分析

对流层天顶干延迟(ZHD)建模是对流层延迟建模的一个重要组成部分,由于ZHD变化较为规律,因此,通常用模型来表达。而对流层天顶湿延迟(ZWD)变化不规则且随机性大,所以在GNSS处理中将它作为一个未知的待估参数。不精确的ZHD模型,会影响到ZWD估算的准确性,因此,选择精确合理的ZHD模型具有重要的意义。传统无线电探空仪数据获取的ZHD由于不能覆盖全球所有位置,尤其是海洋地区,而且在特殊天气使用也受限。为了更能全面反映ZHD模型的精度,本文尝试使用GGOS Atmosphere数据比较分析3种经典ZHD模型、即Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型。通过对全球范围内的657个站点且时间覆盖长达5年的GGOS Atmosphere数据进行比较分析,我们得到以下结论:Saastamoinen模型优于Hopfield模型和Black模型,Saastamoinen模型的ZHD的精度可以优于1.5 mm。因此,在GNSS用户使用ZHD模型时,Saastamoinen模型可以作为使用模型。具体可以应用到GNSS大地测量学、GNSS车辆导航定位以及GNSS气象学。     

利用BP神经网络改进电离层短期预报模型

电离层总电子含量TEC(Total Electron Content)是电离层的一个重要特征参数。对TEC的预报也已经成为电离层研究的一个热点。根据JS CORS中心提供的GPS观测数据,建立了区域实时多站多项式模型;并分别以模型计算得到的南京地区的电离层电子含量数据和苏州地区的电离层电子含量数据为样本,采用时间序列和BP神经网络融合模型进行了预报。结果表明,采用融合模型在短期预报中能够取得较好的效果,精度比时间序列模型提高20%左右。     

动态预测软土路基沉降的神经网络模型研究

人工神经网络具有较强的非线性映射能力。本文介绍了神经网络BP算法的一些改进措施。这些措施可以提高BP算法的学习收敛速度,同时也可以提高BP网络性能的稳定性。为避免软土路基沉降传统计算方法中各种人为因素的干扰,本方法利用实测资料直接建模。基于改进的BP神经网络模型,建立了可依据现场量测信息对软基路堤沉降量随时间而发展的过程进行动态预报的分析方法。本文所建立的BP算法模型比较独特,利用该模型预测软土路基沉降精度高,预测结果的稳定性好。     

基于结构变形的地铁安全评估分析

通过分析地铁结构变形的影响因素,结合评估体系中评价指标的选取原则,确定了地铁结构变形评估指标体系;利用层次-模糊数学综合评估理论建立了地铁结构变形安全性评估模型;结合工程实例,对评估结果进行数字化和科学化表达,得到地铁结构变形的安全状况和影响其状况的主要因素。这对确定运营期地铁的养护措施,提高地铁运营安全,给有关管理部门提供决策依据、采取有关措施有重要意义。     

江苏地区Tm-Ts相关性分析及其线性模型的建立

为提高GNSS反演可降水量的精度,文中采集江苏附近5个气象探空站2005—2015年共11年的数据,分析加权平均温度(Tm)年周期的变化规律,同时分析Tm与地表气温(Ts)的线性关系。结论表明,两者的线性关系会随着季节的变化发生相应的变化。文章试验几种线性回归的方案,并利用该区域2016年的数据进行检验,其中将数据每8d一组进行分段拟合得到的模型精度最高,其R_(ms)为2.49k高于传统Bevis模型的3.08k,提高近19%。     

基于Landsat 8的泰山地区植被指数与地形因子关系分析

主要研究了基于Landsat 8遥感数据的泰山地区植被指数与地形因子之间的关系。基于Landsat 8 OLI遥感数据,综合运用遥感图像处理技术和地理信息系统空间分析技术,提取泰山地区2014年7月的归一化植被指数;再利用数字高程模型(DEM)提取该地区的地形因子(海拔、坡度以及坡向);进而使用叠合分析法,分析了泰山地区植被指数与地形因子之间的关系。研究结果表明:泰山地区总体上植被指数(NDVI)值较好;植被指数随海拔的升高而增加;坡向对NDVI值影响明显,东北坡植被指数最高。数据分析的结果对于泰山地区生态环境的监测保护与可持续发展都有积极意义。