南水北调中线干线工程外部变形安全监测工作简述

本文简要介绍了南水北调中线干线工程概况、监测项目设置以及主要监测技术要求,对关系外观监测作业质量的关键问题进行梳理与分析,通过观测方法、数据预处理、平差计算、异常值的判断与处置等简述说明外观监测作业过程,在此基础上针对进一步做好外观监测工作,提出具体工作建议与思考,可供借鉴、参考。     

SSA-小波神经网络支持下的地铁沉降变形预测

沉降变形监测中,研究如何对监测的沉降数据进行处理,预测沉降量,对可能出现的安全隐患做出预判有着很重要的实际意义。本文基于神经网络模型、小波分析和奇异谱分析（singular spectrum analysis,SSA）的相关理论,构建起SSA-小波神经网络变形预测模型,并将模型应用于地铁工程沉降预测中。针对地铁监测数据非平稳性、非线性特征,首先,使用SSA方法提取数据序列中的趋势项与周期项,提高序列信噪比;其次,使用小波神经网络模型对趋势项与周期项分别进行预测与重构,得到最终的预测值。通过对地铁累计沉降量观测数据进行预测,结果表明相比单独的小波神经网络模型,SSA-小波神经网络模型的预测效果更佳稳定,且随着训练样本的增加,预测结果与实际情况更加符合。     

基于最优权组合方法的北斗卫星钟差预报

基于北斗卫星全球服务开通运行,北斗精密定位与导航中钟差预报至关重要。本文深入研究灰色模型与神经网络模型钟差预报之后,通过最优权组合方法将二者有效的结合,最优权组合模型融合二者预报模型的优点,实现北斗钟差精准预报。最后,以北斗钟差数据为例,通过北斗三种卫星携带的原子钟,建立最优权组合钟差预报模型,确定组合模型中单模型的权重值,最终预测钟差结果验证了该组合模型预报精度高于单模型,该组合模型对北斗钟差预报具有适用性与有效性。