基于时间序列分析和灰色理论的建筑物沉降预测模型研究

基于时间序列分析方法建立建筑物沉降预测模型,其中通过二次移动平均法提取出沉降监测序列中的趋势项,并在此基础上采用灰色系统理论动态GM（1,1）模型进行趋势项预测。实际算例结果表明,该模型能够较好地预测沉降变化的发展趋势,并具有较高的预测精度,证明了该预测模型具有一定的可行性和有效性。     

近红外波段(900—2500 nm)水吸收系数测量

根据水在红外波段强吸收且吸收能力变化大的特点,在所提出可见光波段水吸收系数测量系统基础上增设了薄层水测量装置,使得测量水层厚度可在0.04—350 mm之间变化。在此基础上对厚度为0.04—150 mm的多个厚度水层进行了吸收系数测量,并对消除杂质影响后的测量数据进行了有效整合,得到900—2500 nm波段纯水吸收系数。由于确保了各波段数据均在仪器最佳探测区间取得,所得结果精度较高,且与被普遍接受的前期研究结果相一致,可作为相关定量遥感的基础数据。     

多个超高阶重力场模型精度分析

分析了国际和国内公布的EGM2008、GECO、Eigen6c4、UGM2005、DQM2000d和DQM2006等超高阶重力场模型的内符合精度;利用中国境内的实测GPS/水准数据对各类模型进行了外符合精度检验;结合不同的方法对系统差进行了处理;最后基于试验区数据讨论了不同模型之间频谱组合方法对高程异常计算结果的改善情况。实验表明,Eigen-6C4模型具有更高的内符合精度,国内公布的UGM2005和DQM2006两种模型精度相当;本文提出的十参数法相比于传统四参数方法精度获得了4.6%~22.20%的提升;GECO模型和Eigen-6C4模型在实验区内外符合精度较好;不同模型之间的频谱组合可以在一定程度上提高试验区内模型确定高程异常的精度。     

一种利用影像多尺度特征的DOM不可见水印方法

数字正射影像是测绘地理信息服务的基础数据之一。根据生产单位数据现状和对遥感影像数字水印的需求,本文综合利用影像的光谱、纹理和属性特征,提出了利用影像多尺度特征的DOM不可见水印方法。该方法首先结合小波分解和Harris特征算子提取影像多尺度特征,确定多水印的最佳嵌入区域;再利用扩频化的DWT算法嵌入不可见数字水印;最后利用影像属性信息辅助提取水印。本文从主观分析、客观分析和鲁棒性分析3个方面评价了嵌入水印影像,分析结果表明,该方法能够自动、有效地在DOM上嵌入多个不可见数字水印,多水印嵌入和影像属性信息相结合提取水印的策略极大提高了水印鲁棒性和水印检测成功率,可以满足实际生产对水印不可见性、安全性、高效性和鲁棒性的要求。     

求解GM(1,1)模型新总体最小二乘算法

在GM(1,1)模型中系数矩阵和观测向量都是由原始序列组成的。系数矩阵中同样是有误差的,与观测向量中的误差一样,亦来源于原始序列,即它们误差同源。不同位置的相同元素应该有相同的改正数,采用传统总体最小二乘求解则不能达到此目的。针对这一缺陷,推导了一种新的总体最小二乘算法;并且通过算例验证了新方法的可行性和有效性。     

改进后灰色神经网络及短期基坑沉降预测研究

在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。     

重力场数学拟合模型解的影响因素探究

为了提高地球重力场模型不适定方程求解的精度,该文采用谱分析方法从级数展开阶数、数据采样率及数据缺失量3个方面探索影响数学拟合效果的根本因素:从常用的三角级数及勒让德级数模型出发,引出重力场拟合模型球谐函数模型,观察在改变级数展开阶数、数据采样率及数据缺失量等情况下所对应设计矩阵谱结构的变化,并从微观上研究影响误差分配的有关因素及最小奇异值对误差的决定性作用,为探求重力场模型解不准的原因及实现更高精度的全球重力场模型的建立提供参考。     

局部均值分解与支持向量回归的大坝变形预测

针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。     

灰色理论应用于轨道交通一号线一期工程承重墩沉降分析

介绍了沉降监测数据处理理论方法,讨论了灰色模型法预测沉降的过程,分析了武汉轨道交通一期工程承重墩沉降监测数据,结果表明其基础是基本稳定的。     

机载合成孔径雷达图像频谱分析技术地质应用评价

频谱分析是空间滤波的一种。本文使用光学傅里叶变换分析SAR图像的空间频率特征。从取得的功率谱与功率谱角分布数据中可以:(1)确定与雷达后向散射方向有关面的走向最大(最小)方位角;(2)分析频谱曲线两个峰的夹角及其地学意义;(3)推算其水系密度;(4)研究样区地形基本特征。 这些资料有助于研究线性构造区域展布特征,岩类识别和地貌分类等。