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郑干 《测绘与空间地理信息》2019,42(4):157-161
随着变形预测在工程中的广泛应用,很多单一预测模型预测精度较低,因此,很多学者对组合预测模型进行探讨研究。本文主要研究定权和变权两种确定权重系数建立组合预测模型的方法,以灰色GM(1,1)模型和时间序列模型两种单一模型为基础建立定权组合预测模型和变权组合预测模型进行拟合预测,并通过实例验证分析,得出变权组合预测模型拟合预测精度高于定权组合预测模型拟合预测精度,得到了较好的拟合预测结果,从而可以更好地应用到工程变形预测当中。 相似文献
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针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。 相似文献
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彭磊 《测绘与空间地理信息》2024,(3):206-208
针对变形监测数据混沌序列的特点,提出一种基于Volterra级数的混沌时间序列变形预测模型。经过相空间重构,确定合适的嵌入维数和延迟时间,输入Volterra级数自适应预测模型,然后得到变形量的预测值。将预测值与实际值及其他预测模型的预测结果进行比较,发现基于Volterra级数的混沌时间序列预测模型精度较高,在变形预测上是可行的。 相似文献
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混沌理论特征识别是进行混沌时间序列分析和预测的前提。普通的线性数学算法已经无解决基坑变形所遇到的问题,为了研究基坑变形监测数据的非线性复杂问题,采用混沌非线性理论方法,首先求取基坑变形时间序列的延迟时间和嵌入维数,其次对基坑监测数据进行相空间重构,最后对比分析加权一阶局域预测模型以及RBF神经网络混沌预测模型的预测结果,实验表明RBF神经网络混沌预测模型预测精度最高,同时也说明了混沌预测模型更适合短期预测。最终证明了RBF神经网络混沌预测模型应用在基坑变形监测中的可行性与有效性。 相似文献
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《地理空间信息》2020,(1)
以时间序列分析方法的趋势性分析为基础,构建了基坑变形预测的移动平均法预测模型和指数平滑法预测模型;以实际工程监测数据为基础,进行基坑变形预测;并结合尖点突变理论分析基坑的安全稳定性,验证了预测模型的准确性和可靠性。实例检验结果表明,两种预测模型因其参数选择的不同,预测结果略有差异,但均具有较高的预测精度,选择合适的参数即可得到较好的预测效果。当n=1时,移动平均法预测模型的预测精度最高;当a=0.7时,指数平滑法预测模型的预测精度最高,能较好地反映基坑的实际变形情况。尖点突变理论的拟合度达到0.988 9,验证了预测模型的准确性和可靠性,可作为类似工程建设时的参考依据。 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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为研究基坑工程的变形规律,合理预测基坑未来的变形趋势,针对基坑工程变形中存在的各种变形因素复杂、变形大小不确定等情形,采用灰色系统理论建立基坑变形分析模型,结合工程实例,通过GM(1,1)模型群的建立确定最佳预测模型,然后在最佳模型基础上分别建立全数据模型、新信息模型、自动更新三种模型;预测结果表明应用灰色模型进行基坑工程变形分析的可行性和可靠性,为基坑工程的变形分析和安全性诊断提供了可靠的理论依据和科学的分析方法。 相似文献
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对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。 相似文献
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时间序列InSAR技术中的形变模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。 相似文献
12.
综合运用非线性回归和时间序列分析研究边坡变形 总被引：5，自引：1，他引：5
边坡变形的复杂性决定了运用非线性回归模型很难准确解决边坡变形规律。本文将讨论综合运用非线性回归模型和时间序列分析的方法进行变形预报。即运用非线性模型和其他模型的有机结合和综合运用正确分析和解决边坡变形规律,同时利用时间序列分析方法解决边坡周期性变形规律,并通过某实测边坡上一系列监测点监测资料的分析和研究,证明该方法的可行性。 相似文献
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引入时间序列分析进行危岩体监测数据的处理，建立了危岩体变形的动态模型，取得了较好的拟会与预报精度。 相似文献
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研究了利用时间序列分析方法进行变形预报。首先叙述了变形观测数据预处理、时间序列平稳性检验、模型的选用和检验;然后针对一组实测数据,利用多项式提取趋势项,分析回归残差,建立了AR(2)预报模型,并利用模型进行了预报;最后将预报结果与实测数据比较,证明了预报模型的有效性。 相似文献
16.
应用时间序列方法作大坝变形预报 总被引：1，自引：0，他引：1
徐培亮 《武汉大学学报(信息科学版)》1988,(3)
本文首先介绍时序分析的三个基本模型——ARMA模型、AR模型和MA模型,以及各模型的统计性质。然后以某大坝1715廊道的激光视准线观测位移值(已利用倒垂观测把相对位移化为绝对位移)为例,着重叙述大坝变形分析的建模过程,得到了一个AR(2)模型并对大坝变形作了预报,结果具有相当好的预报精度。从而说明,时序分析法将是大坝变形分析的一个有力工具。 相似文献
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改进小基线集技术的GB-InSAR铁路边坡监测 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统小基线集技术形变模型和高相干点识别存在的问题,该文利用基于三重指数串行的目标识别技术选取高相干点,同时提出一种不同于传统奇异值分解的时间序列分析算法。利用振幅离差指数、相干系数均值与强度值三重阈值串行的方案进行高相干点选取;通过阈值合理设定,不仅提高了监测结果的点位分布,也剔除了误选的点,保证了所选高相干点的质量;采用一种符合铁路边坡形变规律的线性模型作为约束条件,解决了时序分析过程中法方程秩亏的问题,并利用最小二乘反演得到了研究区域时间序列形变。实验表明,此方法提高了形变结果的精度和可靠性,证明了SBAS-InSAR技术在铁路边坡形变监测上具有良好的发展前景。 相似文献
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