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相似文献
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1.
朱郭勤 《北京测绘》2018,32(4):467-469
从建筑物的全球卫星定位系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)监测信号中提取变形信息能够为建筑物沉降分析、安全警报提供可靠的技术支撑,是建筑物安全监测的关键。本文利用经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)方法对GNSS监测数据进行了逐级分解,获得了显著的周期性信号、趋势性信号和高频信号,并分析了其对应的各尺度变形的物理机制。其中周期性信号和趋势性信号分别可能是由太阳照射周期和天气变化引起,而高频信号应是风振导致。实验结果表明,EMD方法能够准确识别GNSS监测数据中的多尺度的变形信息,为进一步的安全监测和预报提供可靠的基础。  相似文献   

2.
通过分析建筑物沉降监测数据的特点,采用了指数平滑和曲线拟合模型对建筑物沉降监测数据进行处理,实现了两种数据处理模型的建模过程,并用于建筑物沉降量的实际预测,验证了模型的可行性。  相似文献   

3.
建筑物沉降规律的曲线拟合模型研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
建筑物的沉降监测数据序列具有趋势化的特点,通过对建筑物沉降监测数据序列的统计分析,建立建筑物沉降量趋势项及差异沉降量趋势项的数学模型,计算建筑物沉降量及差异沉降量的即时速率,为建筑物的后期监测精度及监测周期提供设计依据.通过工程实例验证,建筑物沉降量及差异沉降量所采用的双曲线回归模型具有较高的拟合精度和预测能力,可实现对建筑物末来沉降趋势的综合预测预报,为建筑物的运营安全评估提供科学的决策依据.  相似文献   

4.
自动处理变形监测数据一直是生产单位追求的目标.本文基于MATLAB编制了沉降监测数据处理程序,通过某建筑物的监测数据试算,验证了该程序的正确性,并通过程序运行结果对该算例进行讨论,最后提出了几点建议.  相似文献   

5.
分析沉降监测数据的特点,采用连分式和曲线拟合模型对建筑物沉降监测数据进行处理,实现两种数据处理模型的建模过程并进行对比分析。最后将模型用于建筑物沉降量的实际预测,验证模型的可行性及实用性。  相似文献   

6.
建筑物变形监测对建筑物安全施工、运营维护具有重要作用,通过对建筑物变形监测数据处理问题的研究,设计开发了基于C#的建筑物变形监测数据处理系统,详细介绍了建筑物变形监测数据处理理论、设计思路、系统模型和主要功能模块,为建筑物安全施工运营维护提供参考依据。  相似文献   

7.
工程建筑物的变形及与工程有关的灾害监测、分析和预报是工程测量学的重要研究内容。随着高精度、自动化的空间多元监测模式在现代变形监测中的广泛应用,大量变形监测数据的有效处理和分析成为时空变形分析和预报的热点和难点。本文围绕时空变形分析与预报中的关键建模问题,从时频域分析角度,归纳总结并简要对比分析了各种方法的适用场合,针对实际工程变形监测的数据处理与建模,给出了非等间距变形监测数据的处理策略,提出了将彼此关联的多个变形监测点纳入整体建模,将单点变形分析扩展到空间多点整体变形分析的研究思路。  相似文献   

8.
对建筑物进行沉降监测并预报其变化趋势,能有效保障建筑物的安全性。本文提出一种基于小波变换的ARMA模型用于建筑物沉降预报。利用小波多尺度分析将沉降监测数据分解为高频信号和低频信号,并分别采用ARMA模型进行预测,然后将各序列预测结果进行合成,得到最终预测结果。并以青岛市某高层建筑物监测数据为例,分别采用传统ARMA模型以及基于小波变换的ARMA模型进行预报对比分析,结果表明基于小波变换的ARMA模型取得了较高的预报精度。  相似文献   

9.
针对大型建筑物的沉降监测存在较多的不等时间间隔沉降监测数据,现有模型需要对此类数据进行等间隔处理后建立沉降预测模型的现状,该文采用无需对监测数据进行等间隔预处理的径向基神经网络对沉降监测数据建立沉降预测。通过对西安某大厦基坑开挖对地表和周围建筑物影响的沉降监测数据进行实例分析,并与非等间隔灰色GM(1,1)预测模型进行对比,利用模型评价指标评价预测模型精度。结果表明:采用径向基神经网络建立预测模型处理过程简便,其预测精度优于非等间隔灰色GM(1,1)预测模型。  相似文献   

10.
为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,以及提高人工神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高层建筑物沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,将良好的时频局域化特性和神经网络理论的自学习功能相结合,建立高层建筑物的小波神经网络变形预测分析模型。通过实验数据对比分析,小波神经网络用于高层建筑物沉降预测数据处理中可以得到更好的预测效果,预测稳定性及预测精度较高。  相似文献   

11.
最小二乘配置在钢结构建筑物沉降监测中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据最小二乘配置可以推估与观测值并无关系的未测点参数特点,文章给出一种钢结构建筑物沉降监测预报新方法,取得了较好的效果.研究结果表明,在建筑物变形监测数据处理中最小二乘配置是一种有效的分析方法.  相似文献   

12.
基于小波去噪的地铁沉降监测分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
邹积亭  江恒彪  赵西安 《测绘科学》2007,32(3):102-103,163
地铁等大型工程施工过程引起的地表及其周边建筑物的变形及变形趋势分析,对于确保城市及工程安全极为重要。研究有关沉降监测方法及可靠性分析,估计地表及其周边建筑物可能产生的变形,对周边建筑物的安全,以及工程本身顺利实施有着重要的现实意义。本文将沉降观测数据序列作为带有白噪声数字信号,采用小波多孔算法进行了监测数据的去噪处理,取得了较好的效果。同时论文提出采用分段拟合的方法进行数据拟合,用对数函数曲线来描述土体沉降较快的第二阶段变形趋势,变形预报较为准确。  相似文献   

13.
位移监测、沉降观测是工业与民用建筑施工质量监控的重要程序,是检验建筑物基础处理可靠性和设计荷载计算安全性的有效手段;同时也是保证建筑物顺利施工的重要检测过程。本文通过沉降观测、位移监测,取得精确可靠的变形监测数据,对两期数据进行分析参考,真实反映周边建筑物及其配套设施在整个区域内变形的情况,为安全施工提供重要参数。  相似文献   

14.
高层建筑物的监测周期一般较长,数据量大,数据处理和分析较为复杂,因此,需要选择一种较为合适的、贴近工程实际的分析方法.本文以某高层建筑物的沉降监测数据为例,阐述了多元回归分析模型中影响因子的确定、回归模型的最小二乘参数估计以及回归模型的显著性检验,并比较了沉降累计值的预测值和真实值,结果显示:二者的残差较小,可见预测精度较高,说明多元回归分析在高层建筑沉降监测数据处理中是行之有效的.  相似文献   

15.
肖恰  陈东  辛海强 《测绘科学》2016,41(4):89-92,107
针对多元、多尺度地理国情监测数据的统一空间化组织关联问题,该文基于2n一维整型数组地理坐标的全球剖分参考格网及区位标志模型,提出了一种具有全球通用性与唯一性的地理格网化区位标识方法。通过该标志方法,能够对不同类型、不同尺度的地理国情监测数据进行一致性剖分聚合及区位标志,有利于提高同一区域内各类地理国情监测数据的整合与综合应用服务效率,同时为开展以地球剖分格网为空间统计单元的地理国情监测数据的统一空间组织关联提供了一种有效解决思路。  相似文献   

16.
为提高建筑物基坑沉降预测精度,针对传统BP神经网络模型收敛速度慢和易陷入局部最小值的缺陷,利用遗传算法的全局寻优能力建立基于GA-BP神经网络的高精度建筑物基坑沉降预测模型。结合实际建筑物的基坑沉降监测数据,与传统BP神经网络预测模型进行对比,结果表明基于GA-BP神经网络的沉降预测精度更高。  相似文献   

17.
建筑物沉降主要是由所在地面沉降引起的,而不均匀的地面沉降会造成地表建筑物倾斜形变,并对建筑物的安全结构造成影响,严重的甚至会出现垮塌.本文以福州市仓山区建筑物为研究对象,利用PS-InSAR技术,处理分析了2016年6月至2019年12月福州主城区共计68期SAR影像数据,结合我院已有1:500建筑物矢量面,获取了福州...  相似文献   

18.
建筑物变形监测管理系统   总被引:3,自引:1,他引:2  
就高大型建筑物变形监测的内容、方法及特点、依据工程实施经验和对变形监测数据与变形分析的研究,研制开发了一套集监测数据、管理、计算、变形分析及图形表现等功能为一体的系统软件,本软件具有较高的实用价值。  相似文献   

19.
重大工程建设一般会有定期的沉降和变形监测,本研究利用具有规律变化的Logistic和Gompertz曲线模型进行拟合,并以某大型发电厂为研究对象,利用近15年的监测数据,建立预测模型并进行精度评估。研究结果表明,若监测数据具有一定程度的稳定性,并对计算时监测数据进行合理取舍,对采取的全区、分区平均值或单一点高度值的检测数据,运用Logistic和Gompertz曲线模型来预测大型建筑物的沉降情况是可行的。  相似文献   

20.
采用RBF神经网络的建模方法对建筑物的沉降进行了预测,并利用桂林市某在建农贸市场附近建筑物上的一个监测点连续3个多月的监测数据进行计算分析。实践表明,该模型预测精度相对较高,有很好的实际应用价值。  相似文献   

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