联合VMD和Bi-LSTM的GNSS坐标时序降噪

针对GNSS坐标时间序列中的噪声难以有效去除等问题,构建了一种联合变分模态分解和双向长短期记忆模型的方法用以去除GNSS坐标时间序列中的噪声。将GNSS坐标时间序列分解为k个本征模态函数分量,并根据样本熵选择出有效的模态分量,分别通过双向长短期记忆网络处理,最后将信号进行合成。以BJFS等12个具有较长时间序列且数据完整性较好的GNSS站点坐标数据为例,对坐标时间序列进行降噪。将该方法与传统的分解方法进行对比分析,发现在E、N、U方向上,相比于单一变分模态分解,速度不确定度改正率分别提高了11.03%、4.60%、7.39%,相比于经验模态分解分别提高了31.70%、27.70%、24.42%。结果表明该方法能够更好地去除信号中的噪声,且优于传统分解方法,可提高信号可靠性。     

基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势.     

保国寺大雄宝殿抗震性能分析及加固对策探讨

通过对保国寺大殿结构振动特性现场测试,得到大殿时程分析和频谱分析,结合建筑结构、材料以及使用现状,建立有限元分析模型,并用模态分析验证该建模的真实性。结合宁波地区场地条件,通过该有限元模型在不同烈度地震作用下的反应,评定地震破坏程度。根据现场调查及模型分析结果给出保国寺大殿维护与加固建议。     

利用经验模态分解的侧扫声纳噪声抑制方法

针对海道测量中侧扫声纳声强数据中的噪声问题,分析侧扫声纳海底杂波的统计模型,提出基于ping数据的经验模态分解抑制噪声方法。结果表明,从ping声强数据中减掉周期小于4的模态后,声强数据可较好地服从Gamma分布,并保持声图中的细节信息。     

EMD在GNSS时间序列周期项处理中的应用

全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）位置时间序列蕴含有丰富的构造和非构造变形信息,具有成分复杂、建模困难、非构造信息难以有效分离等特点,利用自适应的经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法对川滇地区24个GNSS连续站时间序列作周期项修正。结果表明,周期项的修正十分必要,EMD方法能够根据每个台站信号的自身特性,自适应地提取不同频率、振幅的周期成分,这也更符合实际情况;相较于谐波模型,EMD方法对原始时间序列在N、E、U方向的改正均更加精确有效。使用修正后的连续站时间序列模拟流动观测,发现经过5～6 a/期观测即可得到相对可靠的台站运动速度,并通过距离较近的实际连续观测站对流动观测站周期项改正,验证了EMD方法的稳定性和可靠性,这也为流动GNSS观测实施、周期修正和资料使用提供了参考意见和理论依据。     

基于最优分解模态和GRU模型的库岸滑坡位移预测研究

在滑坡位移综合预测研究中,常因滑坡随机位移分量无法准确提取、最优训练数据集及时效性无法确定等,造成多源监测数据利用不充分、位移预测结果不稳定。鉴于此,引入变分模态分解,在滑坡位移时序分析的基础上,结合门控循环单元递归神经网络,提出一种新型滑坡位移综合预测模型。以三峡库区白水河滑坡为例,选取2003-07—2012-12的位移监测数据和同时期库水位及降雨数据进行分析研究,综合模型预测结果的均方根误差为9.715 mm,判定系数为0.967。对比实验分析表明,该模型在保证高预测精度的同时,在有效预测时长和时效性上同样优势明显,在库岸滑坡位移预测研究中具有很强的应用和推广价值。     

典型海湾风暴潮增水特征与机理研究

以三门湾为例,基于经验模态分解方法 (EMD)将原始风暴潮增水过程进行分解,并对各个子模态进行能量谱分析,研究每种波动对应的生成机制。结果表明:半封闭海湾内的风暴潮增水较为严重,造成三门湾内强增水的台风为三门湾南侧的西北向登陆台风。EMD分解结果显示三门湾内的风暴潮增水包含6 h,12 h,20 h左右的波动,其中6 h左右的波动来源于海湾共振,共振的频率是由海湾的形状、水深等固有性质所决定的。12 h的波动是由于天文潮与风暴潮耦合作用导致,20 h左右的波动是由于台风移动过程中外海波动的传入。结果表明EMD方法为风暴潮波动增水特征的精细认知提供了一种新的思路和方法,可以加深对海湾内风暴潮波动增水特征的研究。     

舟山海域风暴潮特征及数值模拟研究

选择20个对舟山海域有较大影响的历史台风案例,开展定海站实测潮位数据的分析与归纳,总结得出20个台风中风暴潮过程增水最大值为5612号台风的207.1 cm,风暴潮高潮位最大值为9711号台风的283.7 cm。同时,在三维斜压水动力模型SELFE的基础上加入台风气压场和风场模块,建立了一个采用非结构三角形网格的天文潮-风暴潮耦合模型,模拟表明定海站的斜压效应较为明显,非线性耦合作用相对较弱,但两潮耦合风暴潮增水结果仍优于风暴潮单因子增水结果,与实际增水更为接近。在此基础上,以一定间隔在5612号台风原路径南北两侧各设计了2条平行路径,分别模拟两潮耦合风暴潮增水,结果表明5612号台风参数沿其原路径偏南1个最大风速半径距离的S1路径运动时可模拟得到定海站可能最大风暴潮增水为243.9 cm。最后,在S1路径下模拟可能最大风暴潮增水分别遭遇天文高、中、低潮位时的风暴潮高潮位,结果表明天文潮高潮时可得到可能最大风暴潮高潮位约为400 cm,天文中潮时次之,而天文低潮时风暴潮高潮位最低。     

改进HHT算法在地震动特性分析中的应用研究

本文首次提出了HFBG-EMD的HHT改进算法,将滑动平均3次B样条求均值方法与改进的滤波终止条件相结合,大大减小了传统的EMD分解滤波次数,并提高了HHT的原有精度。对用该方法求出的各阶IMF函数进行瞬时频率变换后发现,它对减小各阶IMF瞬时频率的带宽和提高地震动主频特性的作用比较显著。此外,本文还采用了先在原始地震信号中加入高频正弦谐波再进行分解的方法,有效消除了传统方法中一直难以克服的IMF模态混叠及瞬时频率畸变现象。