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结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
针对变形监测数据的去噪问题,该文在分析离散小波变换去噪不足的基础上,提出了一种基于模平方的双树复小波变形监测数据滤波方法。该方法利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等特点,通过最小尺度空间的小波系数得到噪声强度,并结合模平方处理法确定各层的阈值,经重构阈值处理后的各层小波系数即得到去噪后的信号;经算例,并与传统离散小波变换对比分析。结果表明:双树复小波变换的分解效果优于传统离散小波变换,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显。该方法去噪更彻底,进一步提高了消噪的精度和可靠性,可作为变形监测数据降噪处理的新方法。 相似文献
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针对非等间距单点灰色预测模型在处理多点变形预测时,没有考虑点与点之间的关联性和它们之间的相互影响,而且容易受建模数据随机扰动性影响这一问题,该文提出了一种基于马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型。首先,结合某基坑的变形实测数据,建立非等间距多点灰色预测模型和非等间距单点灰色预测模型,通过两种模型预测结果对比验证非等间距多点灰色预测模型在处理多点变形预测问题上的优越性,然后运用马尔可夫模型建立状态转移概率矩阵对预测结果进行修正,最后建立基于马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型。结果表明,基于马尔可夫的非等间距多点灰色预测模型的拟合及预测精度更高,适应性更强,更符合实际变形情况,具有实际参考价值。 相似文献
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在无气象数据的条件下,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和季节性自回归移动平均模型(SARIMA)的对流层延迟(ZTD)预报新方法,并分别选取长春、上海、乌鲁木齐3个地区4个季节的ZTD数据进行预测分析。结果表明,基于EEMD-SARIMA的ZTD改正预报模型能够满足不同地区、不同季节下的ZTD估计需求,是一种高精度的ZTD预报方法。 相似文献
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从挖掘边坡变形特性出发,提出一种基于经验模态分解(EMD)和遗传小波神经网络(GA-WNN)法的新型边坡变形预测模型。该模型首先对边坡变形序列进行EMD分解,有效分离出不同尺度特征的子序列;其次基于相空间重构挖掘各子序列的特性,以避免预测模型输入维数选取的随意性;然后采用遗传算法优化小波神经网络的权值和阈值,进而对各子序列建立预测模型;最后叠加各子序列预测值得到边坡预测结果。经过了算例计算,并与SVM和GA-WNN对比分析。结果表明:该模型具有较强的非线性拟合和自适应能力;在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,均方根误差为0.68 mm;在边坡变形预测中具有一定的实用意义。 相似文献
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2022年1月8日1时45分青海省门源县发生MS6.9地震.本文基于青藏高原东北缘水平分辨率为0.3°的地震层析成像结果,获取了震源周边区域的地壳浅部构造信息,包括波速、泊松比以及估计的裂隙密度和饱和率的空间分布.结果表明:此次门源MS6.9地震发生在P波和S波波速剧烈变化的区域,靠近高速体的边缘.泊松比和饱和率同样都显示,门源MS6.9地震发生在高低值变化的过渡区.地震活动参数分析显示,震前冷龙岭断裂带的震源周边区域显示出了低b值、较低的a值和高a/b值的特征,与龙门山—岷山构造带强震之前的情况类似.裂隙密度在冷龙岭断裂两侧呈现出显著差异,北侧高于南侧,这可能是震后现场科考发现的断裂带地表破裂北侧高于南侧的构造成因. 相似文献
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