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针对在地铁建设和运营中容易引起地面沉降,给人民生命财产安全造成威胁的问题,该文利用SBAS-InSAR对2018年7月—2019年12月昆明市41幅Sentinel-1A升降轨影像进行处理,获取昆明地铁沿线沉降信息。在此基础上,分析了6条地铁沿线200 m缓冲区地表沉降的时空分布特征,并结合LSTM、XGBoost、Deep Forset模型进行时间序列值的预测,引入绝对误差(ε)、均方根误差(RMSE)、纳什系数(NSE)对模型进行对比评价。Deep Forest预测模型计算得到的RMSE值最小,NSE值最大,分别为0.21、0.94,结果表明,Deep Forest预测模型效果高于LSTM、XGBoost预测模型。因此,利用Deep Forest模型能够有效地对地铁沿线进行沉降预测,可以为政府部门今后开展地铁沿线地面沉降监测和灾害预警提供参考。 相似文献
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一种隧道整体变形监测方法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 提出了采用隧道多点整体监测取代传统单点监测的方法,将三维激光扫描技术应用于隧道变形监测领域,介绍了作业流程和作业中应注意的问题,讨论了点云配准和坐标转换问题,给出了应用实例。研究表明,采用ICP配准方法在隧道进行外业扫描的测站距离不能超过隧道直径,外业扫描的合理分辨率以高分辨率为宜,当扫描遮挡率过大时,为了避开障碍物影响需要在隧道中心线两侧分别扫描;采用本方法可以一次快速、全面地获取隧道表面的完整数据,克服了传统方法的不足。 相似文献
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基于CA-Markov模型的秦淮河流域土地覆盖格局模拟预测 总被引:2,自引:0,他引:2
以秦淮河流域为研究区,以2006和2009年ETM+图像土地覆盖分类结果为输入数据,采用CA-Markov模型,模拟预测研究区未来的土地覆盖格局。在模型建立过程中,通过Markov模型求出转移概率矩阵和转移面积矩阵,确定CA模型转换规则,限制CA模型迭代次数。利用CA-Markov模型模拟预测研究区2012和2018年土地覆盖格局,并采用2012年实际土地覆盖分类结果验证预测精度,得到2012年各土地覆盖类型栅格数预测误差均小于等于6.5%,空间位置预测精度达到76.5%。预测结果表明,2018年研究区水田比例将降为33.3%,不透水面比例将达31.1%,其中多数水田转变成为不透水面,南京城区、禄口镇、句容市、溧水县等城镇地区的不透水面明显扩张。该方法可以对秦淮河流域的土地覆盖动态监测以及可持续发展提供依据。 相似文献
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在GPS/MEMS-INS(Micro-electromechanical System-Inertial Navigation System)组合导航中,当载体处于恶劣环境下或者载体处于大机动运动情况下,会导致GPS失锁。此时单独工作的低精度MEMS-INS会由于其位置和速度误差随着时间的变化而迅速积累最终无法导航。针对此问题,设计了一种结构简单易于实现的神经网络辅助的GPS/MEMS-INS组合导航系统。通过模拟实验,与标准卡尔曼滤波(KF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)框架下组合导航相比,所提出的结构简单容易实现的神经网络辅助的组合导航系统具有较高的稳定性,并且组合导航整体过程中经纬度与速度精度均提高了65%左右。 相似文献
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随着我国经济的迅速发展,跨越山岭、居民区等的高速公路、高速铁路更加普及。本文详细论述了利用航空、航天摄影立体像对进行正射影像制作时解决高架路、高架桥的扭曲方法。 相似文献