基于灰色关联分析的变形监测预报模型

随着城市建设的迅猛发展,大型和高层建(构)筑越来越普遍,建(构)筑物的安全建设与运行也越来越受到社会各方面的关注。为了保证建(构)筑物的顺利施工和施工后的安全运营,必须对建(构)筑物进行系统的、长期的变形监测,该文研究了基于灰色关联分析的统计预报模型建立的基本原理和方法,分别探讨了基于地下水位变化、地面荷载及其他影响因子变化的统计分析模型,并将其应用于基坑变形监测数据的分析中。分别通过单一统计模型和灰色关联分析模型预测结果与实测值进行比较,结果表明该模型有较高的精度。     

基于最小正切值的约束Delaunay三角剖分

以TIN生长算法和分治算法的思想为基础,提出一种改进的构建约束Delaunay三角网(CDT)的算法.该算法在生长算法和分治算法思想的基础上,以约束边为基边分别向两侧重新构网.以基边与离散点形成的三角形的最小正切值为判断条件确定基点,实现对约束边影响域的三角剖分.实验对比表明该算法减少了搜索基点的时间,提高了构网速度.因此得到最小正切算法优于传统算法的结论.     

基于Kriging统计的移动曲面拟合

通过方位取点法选取采样点,移动拟合出二次曲面来逼近实际地形。对采样点处的逼近误差进行Kriging统计,获得待定点处高程逼近误差的最优估值。进行了基于Kriging统计的移动曲面拟合综合模型的模拟计算,通过单一曲面模型和Kriging统计模型的逼近误差及精度的比较,验证了综合内插模型的优越性。