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中国南极考察队从2007年开始对达尔克冰川进行现场监测工作,在冰面上投设监测花杆并用前方交会的方法持续对花杆进行精确定位,用于冰川运动监测。2007-2012年,中国南极考察队员在东南极达尔克冰川上共计开展了18个批次的现场测量工作,经分析得到了67个高精度的空间交会点坐标,分属于10个独立的观测标志。为精化计算模型必须对实测数据仔细甄别,因此,同时考虑了仪器的归零差、地球曲率误差、大气折光误差等交会定位的主要误差来源,比较了3种因素对精确定位的影响,结果表明：地球曲率对精确定位的影响最大,其次是归零差,最后是大气折光引起的误差。对交会定位中各种误差的分析有利于改进同类工作中计算模型的选择,为冰川运动监测提供高精度的数据支撑。 相似文献
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为了研究倾斜摄影测量对测图精度的提高作用,以A、B两个测区为例,分别以双片和多片前方交会、竖直和倾斜影像为对比条件,建立立体模型与实景三维模型,并通过对模型和数字线划图中检查点的误差统计,对平面精度和高程精度进行对比分析。相比于基于双片前方交会生成的立体模型,基于多片前方交会生成的实景三维模型精度更高;在地形为高山地的A测区,平面和高程中误差均由分米级提高至厘米级,结合《数字航空摄影测量空中三角测量规范》可以达到1：500比例尺的成图标准。相比于竖直摄影测量,倾斜摄影测量的交会光线更多,因而其模型精度也更高;在地形为山地的B测区,高程精度可与平面精度相当,中误差均在5 cm以内,解决了航空摄影测量因影像采集方式而高程精度较差的难题,基于倾斜实景三维模型进行三维测图,数字线划图中等高线中误差满足《1：500 1：1 000 1：2 000地形图航空摄影测量内业规范》中对1：500比例尺的精度要求。 相似文献
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基于密集多点变形监测的公路滑坡主滑方向动态判别 总被引：2，自引：0，他引：2
滑坡主滑方向是研究滑坡形成机理和确定抗滑防治方案的重要依据。滑坡随着时间的演化,其主滑方向也是一个动态变化的过程。滑坡主滑方向是滑坡位移状态的综合反映,在滑坡体上布设密集多点变形监测系统,根据小样本监测数据服从t分布的规律,使用肖维勒准则剔除监测数据中的异常值,运用区间估计的方法来求取所有监测点位移方向的均值,通过主滑方向-时间过程曲线来动态判别滑坡主滑方向。将该方法运用到某公路滑坡工程实例研究中,在滑坡体上布设由53个地表位移监测点和19个深部位移监测点组成的密集多点变形监测系统,运用由全站仪和GPS组成的监测仪器系统,对该滑坡开展为期25个月的地表水平位移监测。通过地表位移数据分析对比,采用此方法估计的主滑方向和滑坡体宏观变形体现的滑动方向基本一致。经过误差分析和显著性检验,表明此方法可以较好地对滑坡主滑方向进行了动态判别。将此结果与深部测斜监测到的滑动方向进行了对比,结果基本保持一致,再次说明运用上述方法来动态判别滑坡主滑方向是可行的。在防治工程中,确定了准确的滑坡主滑方向后,指导抗滑桩长轴布设方向和锚索主要受力方向均沿此确定的主滑方向实施,经过长达8个月的持续监测表明,防治措施起到了良好的控制作用,体现了该方法的工程应用价值。 相似文献
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导线测量是工程控制测量中最常用的方法之一.本文主要研究在矿区的直伸导线的测角、测距误差对导线精度的影响,通过沿X、Y方向布设附合导线,并根据协方差传播率和均方误差分别计算测角、测距的误差,对各组误差进行统计比较分析,可以得出:横向误差(即测角误差)是导线测量过程中的主要误差来源,对导线测量的精度影响也较大,且导线测量精度的大小与导线布设的方向无直接关系. 相似文献
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通过在九寨沟县聚宝山不同位置处布设微震监测仪器,采集到了九寨沟MS7.0级地震后几次典型的余震监测数据。对地震动监测剖面上1#（1414 m）和2#（1551 m）监测点的余震加速度响应数据进行系统的研究,表明:（1）孤立突出山体的地形放大效应显著,各监测点的水平向加速度幅值一般要大于竖直向;（2）在地震过程中,聚宝山近SN走向的山脊沿水平东西方向震动更为猛烈,即沿东西两侧发生猛烈"甩动",形成沿山脊走向发育的地震裂缝。对余震监测数据的研究证实了斜坡地震动方向效应的存在,聚宝山山顶处的2#监测点水平东西向峰值加速度放大效应明显强于其他方向,地震波能量在水平东西向上得到显著放大,因而坡顶处建筑物也更容易沿该方向发生破坏,证明了局部地形对斜坡地震动力响应具有控制效应;（3）2#监测点竖直向主频值主要为6~12 Hz,水平东西向主频值主要为5~8 Hz,水平南北向主频值主要为5~10 Hz,其水平东西向主频率值主要为低频成分;相较于1#监测点,2#监测点各向的主频值发生明显衰减,即随着高程的增加,地震动主频值呈现出减小趋势,在斜坡上部地震波以中低频为主。通过进一步地计算分析得出,九寨沟地震诱发单薄山脊、条形山体、多面临空山体等地形放大效应与地震波半波长密切相关,斜坡在局部地形尺寸与地震波丰富的波长成分的耦合作用下,地形放大效应显著,山体震害发育。 相似文献
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安全监测及数值模拟是评估边坡稳定性状态的两种重要手段,但是,如何根据监测信息及数值模拟成果确定边坡的临界失稳状态一直是边坡工程领域关注的重点问题。首先基于层次聚类方法计算边坡不同类型状态变量监测点的欧式距离,根据距离大小筛选出边坡的有效监测点;然后,计算同种类型状态变量有效监测点的熵权值,采用熵权融合方法对有效监测点进行数据层融合,得到不同类型状态变量对应的融合监测指标曲线;其次,采用主成分分析法对多种数据层融合监测指标曲线进行特征层融合,得到可反映全部状态变量信息特征的综合监测信息曲线,进而构建了边坡渐进失稳过程中不同监测变量的信息挖掘融合框架;最后,提出了一种缓变曲线的变点搜索方法,采用该方法对综合监测信息曲线开展变点分析,搜索边坡状态渐进演化的突变点（即边坡临滑状态点）。将所提出的方法应用到某公路边坡临界失稳状态的确定中,结果表明,单个监测点或单个融合指标的累积值、变化速率作为边坡失稳判据存在不唯一性,融合多种监测数据建立的综合监测信息序列可以较好地反映边坡状态演化特征,可避免单一状态变量的单一监测点数据对边坡状态的误判,验证了所提方法的可行性和适用性。 相似文献
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土壤墒情传统监测方式主要采用人工观测方式,近些年来,随着信息化技术的快速发展,信息自动化采集技术逐步应用到土壤墒情的自动监测中。本文结合新疆阿勒泰地区土壤墒情自动监测数据和实测土含数据,建立两者多元自回归方程,对自动监测墒情数据进行修正。结果表明:误差修正前,墒情自动监测点误差呈非正态分布,存在明显误差,而修正后,土壤墒情自动监测数据的精度可提高20%～30%,满足测墒误差要求。 相似文献
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天津市高精度GPS地面沉降监测网数据处理中的若干技术问题探讨 总被引：6，自引：0，他引：6
本文以天津市区地面沉降GPS监测网为例,探讨了高精度GPS地面沉降监测网数据处理中的若干技术问题。研究表明,GPS数据处理软件、GPS监测网的框架基准、大气延迟改正和粗差对计算结果的精度有很大影响。在对GPS原始观测数据进行后处理时,只有对影响计算精度的各种误差源进行有效改正,GPS高程分量的精度才有可能达到毫米级,才能满足地面沉降监测的要求。 相似文献
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单一平台或轨道的InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术通常只能获取到滑坡体沿雷达卫星视线(LOS)方向的一维形变信息,无法直接获取到滑坡体沿坡向的形变信息,使得InSAR技术无法充分满足滑坡监测的工程需求。针对这一问题,本文提出联合升降轨Sentinel-1A数据提取滑坡沿坡向形变速度场的模型算法,其基本方法是:首先利用InSAR技术分别获取升轨和降轨沿LOS方向的形变速度场,然后根据坡向和坡度建立滑坡的滑动面坐标系,基于LOS方向与滑动面的几何关系对升降轨对应的LOS向形变速度值进行建模,在滑动面上不存在法线方向形变的合理假设下通过解算独立方程组获得滑坡体沿坡向的形变速度场和沿垂直坡向的形变速度场。本文选取四川省理县桃坪乡古滑坡作为研究对象,并通过模拟实验对模型的解算精度进行验证,结果表明:相比于LOS向形变速度场,重建的沿坡向和沿垂直坡向形变速度场更加清晰地揭露了滑坡体的主要位移模式和危险性较高的坡体区域。同时,模拟实验结果表明,模型算法的解算误差与噪声水平大致呈线性增加的关系,当噪声水平达到10 mm·a-1时,沿坡向形变速度场的解算误差为14.1 mm·a-1,沿垂直坡向形变速度场的解算误差为11.9 mm·a-1,证明了模型算法以及结果的可靠性。 相似文献
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基于粒子群优化神经网络算法的深基坑变形预测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
深基坑变形预测是进行施工参数调整和确保深基坑施工安全的重要手段,而如何对其变形进行有效、准确的预测是一个有待解决的技术难题。采用粒子群优化算法对神经网络模型的初始权值和阈值进行优化,并将已有的变形监测数据作为神经网络的输入参数,建立了基于粒子群优化神经网络算法的深基坑变形预测方法。将形成的方法应用于长春市火车站北广场深基坑开挖监测工程中。结果表明：8号水平位移测点预测结果的均方根误差为3.78%,平均百分比误差为5.48%;9号地面沉降点预测结果的均方根误差为5.62%,平均百分比误差为3.23%。经验证,本文方法预测深基坑开挖过程中的变形具有较高的可信度。 相似文献
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Chunhui Chen Li Wu Xiaodi Chen Bo Li Yaxiong Peng 《Geotechnical and Geological Engineering》2018,36(3):1673-1681
In this study, based on the least square criterion, the process of calculating the unknown parameters (k, α) in Sodev’s empirical formula is demonstrated. By using substitution to linearize the Sodev’s empirical formula, the cause of error is illustrated. Three improved methods are presented. Also, according to the monitoring data obtained from the blast engineering, these four methods have been applied to fit the monitoring data and to predict blast vibration velocity. The compared results indicate all of these four methods have high precision in the blast vibration velocity prediction; the least square method, new least squares method and nonlinear regression secant method are all based on the empirical formula which just involves two blast parameters, so they are not as accurate as artificial neural network analysis. 相似文献
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滑坡位移预测效果一方面取决于预测模型的优劣,另一方面取决于野外监测数据的质量。针对目前滑坡常规监测技术与评价方法的不足,本文采用光纤监测技术、监测数据与PSO-SVM预测模型相结合的评价方法,对三峡马家沟Ⅰ号滑坡的深部位移进行了预测;通过对320个滑坡深部位移光纤监测数据分析,基于时间序列法,将滑坡位移分为趋势性位移和波动性位移;趋势性位移采用拟合法进行预测,波动性位移采用PSO-SVM模型进行预测;最后将趋势项和波动项位移预测值叠加得到累积位移的预测值。研究结果表明,PSO-SVM模型对波动性位移预测的均方根误差0.51 mm,平均绝对百分误差0.37 mm,能准确预测滑坡波动项位移;累积位移预测值与实测值的相关系数为0.98,均方根误差为0.54 mm,预测效果较好,可以用来对滑坡深部位移进行短期预测。 相似文献
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Chebyshev逼近滤波器在位场分离中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在对经典FIR数字滤波器的设计方法进行研究的基础上,提出了一种可以用于位场分离的基于Chebyshev最佳一致逼近原理的FIR滤波器的设计方法。在理论模型实验中,采用基于Hanning窗的低通滤波器计算出的区域异常最大误差为6.266×10-6 m/s2 ,均方差为2.115×10-6 m/s2 ,最大百分比误差为22.2%,而且计算点在±9 km以外的误差均大于10.1%。而利用最佳一致逼近原理分离出的区域场和局部场与理论异常值拟合得较好,曲线基本重合。分离出的区域异常最大误差为3.101×10-6 m/s2 ,均方差为0.989×10-6 m/s2 ,最大百分比误差仅在边部的几个数据上,为7.76%,其余各点的误差均小于4.1%。实例检验中将该方法用于孙吴—嘉荫剖面布格重力异常场的分离,分离出的区域场中局部场残留少,分离彻底,效果较为理想。 相似文献
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In this paper, we introduce a new method called Forced Neural Network (FNN) to find the parameters of the object in geophysical section respect to gravity anomaly assuming the prismatic model. The aim of the geological modeling is to find the shape and location of underground structure, which cause the anomalies, in 2D cross section. At the first stage, we use one neuron to model the system and apply back propagation algorithm to find out the density difference. At the second level, quantization is applied to the density differences and mean square error of the system is computed. This process goes on until the mean square error of the system is small enough. First, we use FNN to two synthetic data, and then the Sivas–Gürün basin map in Turkey is chosen as a real data application. Anomaly values of the cross section, which is taken from the gravity anomaly map of Sivas–Gürün basin, are very close to those obtained from the proposed method. 相似文献
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In this paper, we introduce a new method called Forced Neural Network (FNN) to find the parameters of the object in geophysical
section respect to gravity anomaly assuming the prismatic model. The aim of the geological modeling is to find the shape and
location of underground structure, which cause the anomalies, in 2D cross section. At the first stage, we use one neuron to
model the system and apply back propagation algorithm to find out the density difference. At the second level, quantization
is applied to the density differences and mean square error of the system is computed. This process goes on until the mean
square error of the system is small enough. First, we use FNN to two synthetic data, and then the Sivas–Gürün basin map in
Turkey is chosen as a real data application. Anomaly values of the cross section, which is taken from the gravity anomaly
map of Sivas–Gürün basin, are very close to those obtained from the proposed method. 相似文献
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为了提高机器学习对深基坑地面沉降的预测能力,本文提出了一种基于Stacking集成学习方式的多模型融合的地面沉降预测方法,并以深圳某深基坑为例,采用斯皮尔曼相关性系数对基坑地面沉降的影响因子进行筛选;运用筛选后的8个影响因子建立Stacking深基坑地面沉降预测模型,以验证该方法的适用性。结果表明：Stacking预测模型的平均绝对误差为0.34、平均绝对误差百分比为2.22%,均方根误差为0.13,相较于传统基模型（随机森林、支持向量机和人工神经网络）,Stacking预测模型的平均绝对误差、平均绝对误差百分比和均方根误差值皆为最小。 相似文献
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A comparative study for the estimation of geodetic point velocity by artificial neural networks 总被引：1，自引：0，他引：1
Space geodesy era provides velocity information which results in the positioning of geodetic points by considering the time evolution. The geodetic point positions on the Earth’s surface change over time due to plate tectonics, and these changes have to be accounted for geodetic purposes. The velocity field of geodetic network is determined from GPS sessions. Velocities of the new structured geodetic points within the geodetic network are estimated from this velocity field by the interpolation methods. In this study, the utility of Artificial Neural Networks (ANN) widely applied in diverse fields of science is investigated in order to estimate the geodetic point velocities. Back Propagation Artificial Neural Network (BPANN) and Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) are used to estimate the geodetic point velocities. In order to evaluate the performance of ANNs, the velocities are also interpolated by Kriging (KRIG) method. The results are compared in terms of the root mean square error (RMSE) over five different geodetic networks. It was concluded that the estimation of geodetic point velocity by BPANN is more effective and accurate than by KRIG when the points to be estimated are more than the points known. 相似文献
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我国的北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,缩写为BDS)已于2012年12月27日正式对亚太大部分地区提供连续无源定位、导航和授时服务.为了探讨BDS/GPS融合观测数据用于高精度地面沉降监测的效果和精度情况,利用5台兼容BDS和GPS系统信号的GNSS接收机,对西安市地面沉降GPS监测网中的9个监测点进行了复测.通过对连续观测10h以上4个时段观测数据的处理和分析,结果表明,相对于单独采用GPS观测数据进行基线解算而言,融合了BDS和GPS观测数据基线结果的内符合精度大大提高,水平方向的平均中误差从5mm改善至3mm,垂直方向的平均中误差从17mm 改善至12mm; 同时,监测结果的外符合精度也大大增强,X、Y、Z方向的平均中误差分别从6mm、15mm、10mm改善至1.5mm、8mm、5mm.这说明融合了BDS观测数据的BDS/GPS静态相对定位可以明显提高高精度地面沉降监测结果的内外符合精度. 相似文献
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针对不同方法提取面波基模式频散曲线精度问题,笔者分别采用τ-p变换、频率分解法、F-K变换、高分辨率线性拉东变换(High-Resolution Linear Radon Transform,简称HRLRT)对六层递增型地质模型合成瑞雷波记录进行频散能量成像,并按频散能量最大值拾取基模式频散曲线。为定量评价理论模型基模式频散曲线提取解与解析解的接近程度,引入了均方差与相关系数两种评价参数。评价结果表明,高分辨率线性拉东变换提取基模式频散曲线精度最高,均方差为11.167 8,相关系数为0.994 9;F-K变换提取基模式频散曲线精度最低,均方差为195.274,相关系数为0.515 2。 相似文献