GPS单频PPP电离层延迟改正模型探讨

针对电离层延迟会导致GPS单频精密单点定位精度严重缺失的情况,分别探讨了克罗布歇模型、格网模型和历元差分模型,并采用IGS跟踪站数据进行电离层延迟改正。同时根据改正后的单频精密单点定位精度,比较了这三种电离层延迟改正模型的改正效果。结果表明:历元差分模型的改正效果最好,其改正后单频精密单点定位精度可达到厘米级,能较好地符合实际应用要求。     

北斗导航系统在区域速度场的应用与分析

基于2016—2018年12个香港CORS站的BDS和GPS连续观测数据,利用GAMIT/GLOBK软件对比分析了2种系统的定位精度和速度场差异,并探讨了BDS在地壳运动监测中的能力。结果显示,2种系统的定位精度在水平方向差值优于6mm,在垂直方向差值优于8mm;速度场水平方向的差异约为1～2mm/a,垂直方向上的差异约为0～1mm/a。总体来看,北斗导航系统能够应用于监测形变量较大的地区地壳运动。     

新陈代谢GM(1,1)模型在现代有轨电车沉降预测中的应用

目前灰色模型在建筑物、边坡、高铁等领域的沉降预测中的应用研究较多,而在现代有轨电车中的沉降预测中应用比较少,并且现代有轨电车在运营阶段的沉降变化量较小。用灰色GM(1,1)模型和新陈代谢GM(1,1)模型对有轨电车筏板的沉降监测点的监测数据进行预测并比较。结果表明,新陈代谢GM(1,1)模型剔除了旧数据,增加了新的预测数据,提高了模型预测精度。验证了模型在现代有轨电车筏板进行沉降预测的可行性,为今后类似情况的沉降监测预测提供参考和借鉴。     

单波束水深的插值方法比较分析

为了克服湖泊水深测量作业中对围网养殖区等区域水深数据采集的困难性,以不同插值方法分析对湖区测量盲区进行数据采集而存在的插值效果和精度差异性问题,以洪泽湖水下测量单波束水深数据作为研究样本点,利用反距离加权法、趋势面法、最近邻点插值法和普通克里金法,分别对未采集区进行水深数据空间插值。以交叉检验法和实测水深数据作对比,研究出一种基于方差值最小的拟合推估模型。实例表明:新的拟合推估模型内插效果精度较高,最大残差值为0.02 m,与原始水深值符合性较高,但内插数据的效率不如其他几种方法。     

基于粒子群优化支持向量机的边坡稳定性预测

为了提高边坡稳定性预测的精度,保障边坡工程的安全,提出基于粒子群优化算法支持向量机的预测模型。采用粒子群优化算法不断进行搜索迭代获取支持向量机模型的最优参数,避免了支持向量机人为选取参数的盲目性和随意性。通过Matlab编程,应用实例证明:该模型的预测精度较高,预测样本的平均相对误差为3.581 9%,计算速度较快,优于改进的BP算法、GA-BP算法和改进支持向量机算法,在实际的工程应用中有着良好的应用前景。     

一种改进的GPS模糊度空间搜索算法

为了提高GPS动态定位的模糊度搜索效率,针对LAMBDA算法整数搜索的特点和实际应用效果,分析了影响搜索椭球体积尺度的取值方法,引入了空间选择性搜索的思想,研究了一种改进的GPS模糊度空间搜索算法,利用多维模拟数据和低维实测数据对该改进算法的搜索效率进行了检验,并利用GPS实测数据对该改进搜索算法求解模糊度的正确性和提...     

斜拉桥钢箱梁施工实时测控技术

结合大跨度斜拉桥钢箱梁的施工特点，研究了施工实时控制系统的构成及其对施工过程的控制。在南京长江第二大桥主梁安装中，根据施工全过程中实际发生的各项影响桥梁内力与变形的参数，结合施工过程中实测的各阶段主梁内力与变形数据，以施工测模型，随时分析各施工阶段中主梁内力和变形与设计预期值的差异，并找出原因，提出修正对策，确保全桥建成时桥梁的内力状态及外形曲线与设计值尽可能相符。     

铅黄铜组织和性能的改善

通过对不同回火温度、冷却条件下C3604铅黄铜的组织性能研究,为生产提供了热处理的理论依据.研究发现：冷却速度越快,β相越多、越大;反之,β相越少、越细小,Pb分布也越均匀、弥散;500℃回火,晶粒长大较多,抗拉强度和硬度急剧下降;400℃以下回火,晶粒长大不明显,抗拉强度和硬度下降很少.     

基于高分一号的苏州市生态系统健康评价研究

健康的生态系统为实现区域的可持续发展奠定基础。评价城市生态系统,对强化生态环境管理和实现可持续发展具有显著的理论和实践意义。健康评价苏州、常熟、昆山、太仓、张家港的生态系统,对高分一号影像进行数据处理和信息提取。获取每个城市的地物面积、河流长度、生物丰度指数、香农多样性指数等多个因子,确定各个指标的权重,并对5个城市生态系统健康指数进行评价与分析。     

结合CEEMDAN的LSTM模型在滑坡变形预报中的应用

变形监测是工程安全监测必不可少的工作,高精度的变形预测预报能够为安全监测提供变形预警.随着对人工智能模型的深入研究,利用神经网络模型对变形时序数据进行预报的研究也逐渐增多.为研究神经网络模型在变形预测中的效果,将结合CEEMDAN的LSTM模型应用在滑坡变形预报中,通过实验比较其与单一LSTM模型、传统的ARMA模型以...