网架结构变形的灰色预测

对网架结构特征点进行等时刻观测,利用灰色理论建立网架结构变形的预测模型,对网架结构的变形发展趋势进行预测分析,将预测结果与实际观测结果进行比对,确定灰色理论预测模型适用于网架结构的变形观测。在预测的精度分析中,采用残差检验的方法,通过对预测变形数据的绝对误差和相对误差进行系统分析,认为灰色理论的预测模型对网架结构的变形发展趋势具有较可靠的预见作用。     

兰新铁路第二双线新疆段路基沉降变形特征研究

该文在兰新铁路第二双线新疆段沿线选择代表性工点(工点1346、工点1722)开展路基变形观测.在本次路基沉降变形分析中,主要依据了铁道部西北科学研就院和施工方对所选路基工点进行观测的数据,基于实测数据得到了沉降时间曲线图,并通过双曲线法和指数曲线法对实测数据拟合得到沉降预测曲线.分析表明,西北院与施工方观测得到的最大沉降量都能满足设计要求,双曲线法和指数曲线法能很好的预测路基沉降.     

土钉支护变形预测的神经网络方法

应用人工神经网络方法，利用土钉支护变形观测数据，建立用于对支护系统未来变形进行预测的网络模型。同时，通过实例计算，分析了影响预测精度的原因，提出了改善预测精度的措施。计算结果表明该方法是可行的，具有广泛的工程实用价值。     

基于模糊综合评判的大坝变形分析与预报研究

考虑到大坝变形分析中各影响因素与变形量之间存在着模糊性,提出应用聚类分析与模糊综合评判相结合的方法来处理大坝的变形观测数据.文中以西津大坝的52组变形观测数据为例,运用模糊综合评判的基本原理与算法,建立了相应的隶属函数,确定了权重集和模糊关系矩阵,并采用模型3进行模糊关系合成.然后,通过举例说明该方法的计算过程与评价方法.最后,利用表2中的数据及模型3对西津大坝的28套变形监测数据进行了变形分析与预报,准确率达到82%,说明采用该方法来处理大坝的变形观测数据是切实可行的,具有一定的实际应用价值.     

非线性灰色-时序组合模型在隧道变形监测中的应用研究

隧道变形监测时由于受外界因素或系统因素的干扰,所获得的观测数据往往会含有误差或粗差,必须在建模之前对观测数据进行预处理。选用格拉布斯准则对观测数据进行粗差检验,可以有效地避免粗差对模型预测精度的干扰进而提高模型的预测精度,且将灰色时序组合模型用于隧道变形监测分析预报中,并与单一的GM(1,1)模型和时间序列模型的预测精度作对比,结果表明:组合模型在隧道变形预测分析预报中有较高的精度。     

倾向主断面地表残余移动变形数学模型

目的研究走向长壁冒落式开采的老采区地表沉陷盆地倾向主断面残余移动变形.方法通过对倾向主断面覆岩冒落、断裂、离层、弯曲过程的机理分析,采用概率积分法、随机介质理论和等影响原理构造了倾向主断面地表残余移动变形的数学模型,并采用实际观测数据与预测数据对比、不同数学模型分析对比两种方式进行了数学模型的验证.结果缓倾斜煤层和大倾角煤层倾向主断面实际观测数据与预测模型计算的误差均在允许范围10%以内.得出倾向主断面地表残余下沉、倾向主断面地表残余倾斜变形、倾向主断面地表残余曲率变形、倾向主断面地表残余水平移动、倾向主断面地表残余水平变形数学模型.结论各数学模型不仅能够把矿区已有岩移参数转化为残余移动变形预测参数,而且可以定量描述倾斜煤层倾向主断面地表残余移动变形规律,可推广性强.     

时序模型理论与建筑物变形规律分析

提出了利用动态的时间序列对建筑物变形的观测数据进行处理与研究的模型和算法,基于各期观测数据之间的相关性建立时间序列模型,对变形体进行实时动态的变形预报。并结合一组实例数据建立了MA模型进行分析和预测,将预测结果与实际数据相比较,发现能够取得较好的拟合效果与精度。结果表明:在合理的预测步数内,MA模型能够客观的指导和评价目标建筑物的质量状况,正确反映其变形规律和发展趋势,具有一定的实用价值。     

INSAR/GPS在变形监测中的应用及展望

本文分析了INSAR与GPS数据的优缺点,通过二者之间的数据融合来彼此弥补。然后用INSAR/GPS进行变形观测,其观测精度得到很大提高。因此INSAR/GPS在变形监测中具有广阔的应用前景。最后对INSAR和GPS在变形监测中的应用进行预测,并做出展望。     

基于小波SR-PSO-ELM的面板堆石坝沉降预测组合模型及应用

针对目前常规组合模型在残差序列信息挖掘上的不足,借助小波分析、逐步回归分析和粒子群算法对运行期沉降进行分层次预测,充分提取沉降观测中的非线性和不确定性信息,即利用小波去噪对观测数据进行处理,结合逐步回归模型(SR)对沉降变形的整体趋势层进行预测,并通过粒子群-极限学习机(PSO-ELM)对观测数据中的残差层进行第二层建模预测,采用分层预测后的叠加值来反映测点的沉降预测值,据此构建小波SR-PSO-ELM模型.结合某已建工程实例对本模型效果进行验证,对比其它模型的预测结果表明,提出的组合模型有着更高的精度和更优的泛化能力,能对面板堆石坝运行期沉降变形进行有效预测.     

条带开采沉陷预测分析与工程应用

为了合理确定条带开采留宽长度,模拟条带开采引起的地表变形,开挖环境的工程措施要求、保护对象的空间位置和开采岩层的情况,选用相应的条带开采沉陷机理、计算模型和计算方法,用以预测设计开采区的地表变形以及采后数据整理.全部工作是在自行研发的软件包的基础上完成,实现了地表变形计算的可视化分析系统.依据马蹄沟煤矿地面观测资料及采区的地质开采条件为基础,应用该系统,指导该矿成功的在河流及建筑物下开采,做到了准确预测预报.     

单历元GPS变形信息特征提取的EMD方法

为了准确地对单历元GPS变形信息特征进行提取,提出应用EMD（经验模式分解）方法对变形数据进行去噪处理。通过对实际工程算例进行分析并与小波变换及中值滤波方法进行对比,结果表明：EMD方法的去噪效果优于中值滤波方法,同时EMD方法具有自适应滤波去噪的功能．避免了应用小波去噪时其效果与小渡基函数的选择相关的缺陷。在对变形数据进行有效去噪的基础上,应用EMD方法可以完成对单历元GPS变形信息进行有效识别并提取出微弱的变形特征。     

融合多种差分干涉测量的矿区地表形变监测

为解决时序短基线集差分干涉测量技术(SmallBaseline Subset-InSAR,SBAS-InSAR)无法准确估计煤矿沉降中心形变值的问题,通过融合合成孔径雷达差分干涉测量(Differential InSAR,D-InSAR)和SBAS-InSAR技术研究了测量矿区地表形变的监测方法。利用25景Sentinel-1数据,根据基于相干性系数的D-InSAR方法和结合永久散射体合成孔径雷达干涉测量(Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar,PS-InSAR)的SBAS-InSAR方法分别生成研究区域的形变图,并借助Kriging插值法,将前者方法所得结果填补于后者方法所获形变结果,完善矿区形变中出现的空缺值,从而更为准确地估算矿区地表形变结果。此外,沿着开采面的横纵剖面详细分析典型矿区的形变结果,并绘制地表形变剖面曲线,以此剖析矿区沉降漏斗的演化过程。最后,为了定量说明该方法的可靠性,将矿区形变结果和水准测量数据进行误差对比,并将标准差和均方根差作为矿区形变结果精度的评定指标。结果表明：相干性系数图整体质量较优,研究区域中最大累积沉降量可达176.39mm,年均沉降速率最大可达-103.82 mm/y。通过本文方法得到的形变结果和水准处理数据基本一致,且误差均小于13 cm,监测精度满足煤矿开采相关测量技术要求。     

基于小波去噪的改进灰色自适应变形预测

针对变形量的预测问题,研究了基于小波去噪的改进灰色自适应预测模型.由于监测变形体时很多因素会使测量数据与实际变形数据有偏差,因此首先利用小波去噪方法对变形监测数据序列进行去噪处理,然后再利用灰色自适应模型预测变形量;并对模型的初值进行了修正.最后对一组基坑变形监测数据实例进行分析,表明该方法比单一灰色预测模型更加有效.     

基于小波分析的GPS动态监测数据变形特征分析方法

为了验证小波分析方法对GPS动态监测数据进行变形特征特征提取的可行性和可靠性,先对小波变换以及多分辨率分析进行了重点且深入的分析,再对小波分解的噪声特性进行了详细分析,最后通过实例验证了基于小波分析方法对GPS动态监测数据进行变形特征特征提取的可行性和可靠性,得出了基于小波分析方法对GPS动态监测数据进行变形特征特征提取的可行性和可靠性,并且其提取结果要优于中值滤波方法。     

GPS大坝变形监测网数据处理模型

考虑到GPS大坝变形监测网的特殊性，提出了以站心地平坐标系为参考坐标系的GPS大坝三维变形监测网的数据处理模型；提出了应用模糊数学中的聚类分析方法对拟稳点（或固定基准点）的相对稳定性进行检验的数学模型；提出了平差采用拟稳平差的方法．用VB语言开发了GPS大坝三维变形监测网的数据处理软件系统，并对某大坝GPS变形监测网的三期观测数据进行了平差计算，其结果表明，所提出的数学模型更适合于GPS大坝变形监测网的数据处理．     

基于多元回归模型的GB-SAR监测误差改正及形变分析

针对基于地基合成孔径雷达(GB-SAR)露天矿边坡监测原始影像干涉相位误差改正不准确导致形变数据精度偏低的关键问题,以马兰庄露天铁矿GB-SAR原始影像为数据源,对原始影像干涉相位误差来源和分布特征进行了分析.提出了利用三重阈值提取PS点和高质量PS点的方法,并基于高质量PS点相位与像元坐标建立了多元回归模型.依据该模型对PS点进行相位改正以获取准确形变相位和单幅影像形变量,并在时间序列上进行叠加分析.研究结果表明,基于多元回归模型的GB-SAR形变监测误差改正方法可以准确改正GB-SAR形变监测误差,提高了形变监测数据的精度.     

时间序列分析方法的研究

时间序列分析方法是建立变形测量预测模型的主要方法．本文就变形测量中用AR模型建立变形预测模型的参数估计问题以及模型阶次问题进行了探讨，并指出在样本观测值有限的条件下，宜采用最小二乘法及动态数据(DDS)方法建立动态变形的预测模型．     

基于车载三维激光扫描结果的桥面变形分析

车载三维激光扫描技术能够直接对目标结构表面进行三维量测,并采用三维阵列点云的方式来生成结构物表面的三维形态和记录点位坐标,打破了传统的桥梁变形监测方法仅有数个独立点的局限性,扩大了桥面变形监测范围,提高了结构物的观测精度,并能快速、完整的进行量测。本文将车载三维激光扫描技术引入到桥梁变形监测中,基于全长331.2m的预应力混凝土连续-刚构桥为背景,采用三维激光扫描技术对其温度变形进行探索。在监测环境温差20℃范围内,对其进行多次桥面几何形态数据采集,并对采集的数据进行处理。对基于车载三维激光扫描点云数据的NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)曲面提出了一种新的变形测量方法,得到整个桥面的变形测量结果,再与采用有限元分析软件MIDAS CIVIL建模得到的各温差下理论变形数据进行对比,发现基于NURBS曲面的分析处理方法获得的变形测量值具有良好的精度和可靠性,并能够获取桥梁点-线-面的整体变形监测结果,与单点变形监测相比,弥补了其缺乏线性变形及整体变形特征的不足,有较好的工程应用前景。     

GPS变形监测网数据分析探讨

GPS变形监测数据分析方法多种多样。对传统的静态数据处理方法进行了研究,探讨了该方法在数据分析过程中所应考虑的各种问题,重点研究了监测网平差模型、变形分析基准统一的数学模型和GPS监测网的变形分析。     

综放工作面回采巷道围岩变形阶段确定方法

为分析综放工作面前方巷道变形特征,以河林煤矿j7401综放工作面为研究对象,采用理论分析和现场实测方法进行深入研究。根据超前支承压力的分布曲线,定义了工作面前方巷道的3个变形阶段,分别为急速变形阶段、减速变形阶段和稳定变形阶段。急速变形阶段和减速变形阶段的分界点是超前支承压力和原岩应力的交点,减速变形阶段和稳定变形阶段的分界点是超前支承压力的峰值点。对j7401工作面开采过程中的超前支承压力和巷道变形分别进行观测,并采用最小二乘拟合方法分析整理观测数据。根据超前支承压力观测数据对巷道围岩变形阶段进行划分,急速变形阶段和减速变形阶段的分界点位于工作面前方8.1m,减速变形阶段和稳定变形阶段的分界点是工作面前方19.8m。根据巷道变形观测数据划分变形阶段,急速变形阶段和减速变形阶段的分界点位于工作面前方8.9m,减速变形阶段和稳定变形阶段的分界点是工作面前方20.1m。该划分方法的两个误差分别为0.8m和0.3m,证明根据超前支承压力划分巷道围岩变形阶段的方法可行,精度较高。