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基于最小二乘配置的三维空间坐标转换 总被引:1,自引:0,他引:1
在求解未知转换参数时,鉴于公共点坐标本身的误差,提出利用最小二乘配置法进行空间坐标转换,即将公共点本身坐标作为随机参数,把转换参数作为非随机参数进行处理,最后通过实验对比分析表明,该方法明显优于一般坐标转换方法。 相似文献
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变形分析与预报方法综述 总被引:4,自引:0,他引:4
简要介绍国内外现有的变形分析与变形预报的理论和方法,并对诸方法进行比较和评价。 相似文献
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在介绍AR(auto-regression)模型谱分析原理的基础上,分别采用AR模型谱和周期图法对法国Strasbourg、澳大利亚Mt Stromlo和日本Matsushiro三个站的超导重力数据进行信号检测,以半日波的理论值[1]为依据,运用两种方法进行半日波信号检测、分析与比较。结果表明,在超导重力数据信号检测分析中,AR模型谱比周期图法更准确、稳定,且受数据量的影响较小。 相似文献
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直接线性变换(D irect LinearTransformation)解法是建立观测点像方空间坐标和同名点物方空间坐标之间直接线性关系的算法。本次试验通过使用普通数码相机,并应用2维直接线性变换进行了建筑物变形监测的试验研究,试验结果表明,使用普通数码相机代替常规测量方法能够满足变形监测三等精度要求。 相似文献
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贫信息条件下的多点变形预测模型及其应用 总被引:17,自引:1,他引:17
常用的单点变形分析方法没有利用监测点间相互关系的信息,不足以反映变形体整体的变形规律。本文将单点的变形预测模型扩展为多点的变形预测模型,建立了贫信息条件下的多点预测模型。进行了实例建模与分析,结果表明,多点预测模型为解决少数据,多因子的动态系统预测与分析提供了新的途径。 相似文献
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一种建筑沉降叠加预测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高层建筑的沉降监测与趋势预报问题,结合时间序列分析方法,该文提出一种基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法,把沉降监测时间序列数据分解为趋势项与随机项,分别建立趋势回归函数模型与随机项ARMA模型,叠加进行沉降量的预报,并通过上海外滩某高层建筑的沉降监测实例,研究并比较了该方法与传统的ARIMA差分预测法对建筑沉降预报精度的影响。实验结果表明:基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法在沉降预报中精度优于基于ARIMA的差分预测法。该方法利用趋势回归函数的保持作用,克服了传统的时间序列ARIMA模型在长期预测中精度不高的问题,并且随着预测步长的增加,优势更加明显。 相似文献
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最小二乘配置在钢结构建筑物沉降监测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据最小二乘配置可以推估与观测值并无关系的未测点参数特点,文章给出一种钢结构建筑物沉降监测预报新方法,取得了较好的效果.研究结果表明,在建筑物变形监测数据处理中最小二乘配置是一种有效的分析方法. 相似文献