基于WebGIS的城市交通应急救援指挥系统设计与实现

城市交通应急救援指挥的科学决策需要强大的软件支持.介绍基于WebGIS的济南市交通应急救援指挥系统,说明系统开发方案、体系结构、功能和数据库设计,详述AJAX技术、最优路径分析和救援车辆监控技术,较好地实现了系统的各项设计功能.     

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.     

基于Kriging方法的空间数据插值研究

介绍了Kriging插值方法及其实质,提出一种变异函数理论模型参数估计的新方法,给出变异函数理论模型有效性评定的统计指标,并通过算例予以验证。最后,通过实例与反距离加权法相比较,证实Kriging插值的优越性。     

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基于重心基准的平面坐标转换研究

不同平面直角坐标系的转换包括平移、旋转和尺度因子4个参数,当转换系数矩阵严重病态时,参数解不可靠。考虑到自由网平差中的重心基准条件与转换模型的相关性,通过附加重心基准条件消去两个平移参数来解决转换矩阵严重病态的问题,从而求出正确的坐标转换参数。用实例对该方法进行了验证。     

GPS变形监测系统中消除噪声的一种有效方法

GPS变形监测系统的观测资料可看成为与时间有关的数据序列，应用小波分析理论，研究了时间序列观测数据的误差消除问题。结果表明，借助于小波分解与重构，可有效地从强噪声干扰的观测数据序列中提取变形特征。该方法解决了传统处理技术对非平稳、非等时间间隔观测数据序列滤波的局限性问题。     

CNS/SINS组合导航系统仿真分析

天文导航和捷联惯性导航(CNS/SINS)相结合构成的组合导航系统,实现导航优势的互补,提高导航的精度和可靠性。文中阐述在惯性系下,以弹道导弹为研究对象而建立CNS/SINS组合导航的数学模型,并利用MATLAB编程设计基于离散型卡尔曼滤波的组合导航系统仿真,对比SINS和CNS/SINS对载体位置误差、速度误差以及姿态角估计的影响,进而验证CNS/SINS组合导航系统的可靠性。     

利用MATLAB神经网络实现GPS高程转换设计

详细论述了如何运用MATLAB神经网络工具箱设计BP和RBF两种神经网络来实现GPS高程转换,以及在实现过程中应注意的问题,并结合工程实例对上述两种神经网络进行了比较分析,以期在实际应用中指导神经网络的设计。     

自动化变形监测系统开发及在滑坡监测中的应用

近年来,随着施工技术水平的不断提高,深大基坑,高坝、拱坝,地铁盾构下穿既有铁路线路等高危险源工程越来越多,要求监控量测工作能够达到实时性、连续性、高精度、高效率以满足工程需求。传统的监测技术难以满足项目需求,基于测量机器人自动目标识别、自动照准、自动测角与测距、自动目标跟踪、自动记录等功能开发的自动化监测系统能够通过GPRS或者无线数传电台将实时监测数据传送给系统后台,对海量监测结果进行粗差探测、查询、显示、预测分析、报表图件生成及输出等,确保工程施工的安全进行,具有良好的应用前景。     

GM-BP 组合预测模型在基坑沉降分析中的应用

为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。