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小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度。从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用该方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并利用Matlab实现了编程代码。通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可及早为桥梁变形预警,避免或减少灾害的发生。 相似文献
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建立科学有效的变形预测模型对确保桥梁安全运营具有十分重要的意义。据此,提出了基于主成分和多变量时间序列模型耦合的桥梁变形预报模型,采用苏通大桥实测数据对模型的拟合、预测精度进行了分析验证。采用主成分分析方法提取了累计贡献值达95.088%的三个对桥面变形有影响的主成分,建立了主成分-多变量时间序列模型。结果表明,该模型拟合精度优于多变量时间序列法,监测点dx,dy,dH三个方向的均方根误差分别为2mm、2mm、8mm,预测精度分别为3mm、3mm、6mm,可以识别出由于结构损伤所引起的位移10mm的异常变化。说明该模型对于桥梁桥面变形预测具有一定的有效性和适用性。 相似文献
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桥梁是交通运输网络中重要的组成部分,当前我国工程建设快速发展,大跨度桥梁层出不穷,对桥梁工程质量水平也提出了新的要求。本文针对大跨度钢桁梁桥施工监测,运用有限元法,建立了有效的有限元模型,并通过理论分析和模型计算,推演了钢桁梁桥在落架工况下的挠度变化。结果显示,该模型能较好地预测自然条件下钢桁梁挠度变化,符合实际变化规律,对确保施工安全有较大帮助。 相似文献
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本文以青岛市胶州湾跨海大桥为研究对象,针对2014-01—2016-03 PS-InSAR技术测得的形变数据进行信息深度挖掘。在数据处理过程中,首先引入形变随季节变化及形变随温度变化的两种新模型,然后分别采用传统线性模型和这两种模型对PS点形变数据进行了分解,通过对比3种模型与实测形变数据的匹配程度,评估不同模型在桥梁分析过程中的性能。数据分析结果证实,随季节变化的周期型形变是桥梁主要形变,进而线性—周期模型的分析效果最好。同时,基于桥梁某区间的数据,重点分析了该区间内形变信息沿桥梁纵向的剖面图,并结合桥梁结构信息,对伸缩缝两侧PS点的形变特征及成因进行重点讨论。实测数据分析证实了InSAR技术具备监测桥梁微小形变信息的能力。在未来应用过程中,它能对桥梁形变风险进行早期识别,提前对风险桥梁及其风险区域进行预报,并为风险成因分析提供测量数据,最终为城市桥梁风险管理提供技术支持。 相似文献
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针对桥梁的非线性下沉问题,引用了混沌理论,首先求取时间序列的两重构参数时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构;随后进行混沌特性判别,确定该时间序列存在混沌迹象;最后根据所求参数建立加权零阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型对观测数据进行预计分析,并与系数为0.9的指数平滑预测模型进行比较,结果显示混沌预计模型值更接... 相似文献
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宁波市水系发达,桥梁众多。本文对建立基于GIS的宁波市桥梁信息系统进行了初步研究,阐述其基本原理。该系统可使宁波市桥梁管理更加科学化、系统化,可以快捷、形象地展示宁波市所有桥梁基本概况,为领导和相关部门直观地提供有关基础数据,从而做出科学的决策。 相似文献
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针对大型桥梁桥塔与基站高程差异较大,残余对流层延迟成为影响全球卫星导航系统(GNSS)监测成功率与精度的主要因素之一。该文基于随机过程理论,对桥梁监测GNSS残余对流层湿延迟进行参数估计,有效地提高了桥梁塔顶监测GNSS模糊度固定率。通过采用对流层经验模型改正对流层干延迟,将基准站和塔顶观测站对流层湿延迟组成相对对流层湿延迟,并联合位置参数和模糊度参数建立双差卡尔曼模型,最后利用最小二乘模糊度降低相关平差法(LAMBDA)对双差模糊度进行固定,并估计位置参数与相对对流层延迟参数。实验结果表明,该方法可以有效估计相对对流层延迟,有效提高GNSS模糊度固定率。 相似文献
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多比例尺地图中同名对象之间关联关系的建立和动态维护是多尺度空间数据级联更新的关键技术环节,是更新得以传递的桥梁和纽带。在对相邻比例尺同名对象对应关系分析的基础上,以居民地要素为例,提出一种树型多比例尺空间数据关联关系模型。该模型首先对相邻比例尺同名居民地对象建立关联,然后以树的形式组织管理各种关联关系,并针对选取造成的数据空洞进行优化;利用更新中的新建、修改和删除操作对更新在多比例尺关联关系树中的传递路径和模式进行了研究。最后级联更新试验表明,该模型能够动态反映相邻尺度同名对象之间的对应关系,能够引导更新操作沿着关联进行正确传递,具有一定的实用价值。 相似文献
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针对高速铁路桥梁架梁后许多沉降变形点沉降量级较小,变形曲线呈现＂小量级,大波动＂特点,观测数据中可能存在大量的随机噪声,对沉降变形分析产生干扰,影响预测结果的可信度,本文将Kalman滤波引入到高速铁路桥梁变形分析数据预处理中,建立基于Kalman滤波的动态模糊神经网络模型。通过应用实例分析表明,基于Kalman滤波的动态模糊神经网络模型的预测精度有所改善,具有一定的优势。 相似文献
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基于小波分析的Kalman滤波动态变形模型研究 总被引：7，自引：0，他引：7
对GPS动态形变测量信号的性质进行了分析 ,采用小波分析对GPS动态变形数据滤波、变形特征提取和不同变形频率分离。与Kalman滤波方法相结合 ,首次提出基于小波分析的Kalman滤波动态变形分析模型 ,研究其参数设计和算法 ,并用MATLAB与C语言在微机上编程实现。对比大坝实测数据的处理结果可知 ,通过对原始观测值进行小波分析与Kalman滤波的联合处理 ,能克服只使用单一方法进行GPS数据噪声处理的不足。 相似文献
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本文在自适应滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊控制的自适应滤波方法,它是基于滤波处理后的数据残差构造一模糊控制器来自适应控制卡尔曼滤波器的自适应因子α,从而合理调节动力学模型对导航解的贡献。并通过算例验证了该方法的可行性、有效性。 相似文献
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为了克服小波硬、软阈值函数本身存在的缺点,该文在硬、软阈值函数的基础上,提出一种新的小波阈值函数,并且基于局部均值分解的原理,构造了基于局部均值分解的新小波阈值去噪法。仿真数据对比分析表明,与单纯采用小波阈值去噪法、经验模态分解(EMD)滤波去噪法及局部均值分解滤波去噪法相比,该文方法的去噪效果更好,可有效提高信号的信噪比。利用本文方法对液体静力水准仪获取的高速铁路某桥梁实际监测数据进行去噪处理,结果表明去除监测数据中噪声的同时亦可保留变形细部特征。该文方法可为工程中的非线性、非平稳监测数据去噪提供参考和借鉴。 相似文献
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动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制质量。在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠。在标准Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法。该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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噪声分析对GPS时间序列分析有着重要影响,然而针对时间跨度较长的大尺度GPS网的共模误差相关研究较少。本文选取了平均基线长度大于2000 km的欧洲地区9个GPS台站2006-2014年的数据,使用主成分分析法剔除坐标时间序列的共模误差,同时利用极大似然估计的方法对滤波前后的时间序列进行了噪声分析。结果表明,欧洲地区广域GPS网的噪声模型存在多样性,各个分量具有不同的噪声特性,主要表现为白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声,少部分台站N、E两个方向含有随机漫步噪声。经过空间滤波后,部分台站最优噪声模型发生改变,但仍以白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声为主。滤波对N、E方向速度场影响为0.2 mm/a,U方向速度场影响为0.5 mm/a。 相似文献