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白芷绮 《测绘与空间地理信息》2021,44(3):173-175
伴随我国民用建筑行业的稳步发展,民用建筑的安全问题得到各领域广泛的关注,因此,对民用建筑的沉降监测和预报也显得尤为重要.本文对目前民用建筑的沉降监测和沉降预报做了简单介绍,首先研究了民用建筑沉降监测网的布设,然后阐述了监测数据的预处理内容,以及两种对民用建筑进行沉降预报的模型——时间序列模型、灰色预报模型.本文的研究内容对民用建筑的沉降监测预报具有参考价值. 相似文献
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宁卫远 《测绘与空间地理信息》2013,36(6):167-170
科学、准确、及时地分析和预报建筑物的沉降状况,对其施工和运营极为重要,沉降监测的研究成果也是检验设计和施工的重要手段。由于自然环境的多变性、施工现场的复杂性等各种主、客观因素影响,监测数据有时会出现间断,为了分析沉降规律,需要对缺失数据进行插补。考虑到沉降监测非等时间间隔的特点,建立非等间距GM(1,1)模型及优化背景值的GM(1,1)模型,应用于沉降监测缺失资料的插补工作中,取得了较满意的监测间断数据插补值。 相似文献
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曲线拟合是变形监测数据处理与分析的常用方法。以济南某高层住宅楼的沉降变形监测为实例,首先介绍沉降变形监测方案,然后根据高层建筑的沉降变形特点,经综合分析比较,采用对数模型对监测数据进行曲线拟合,以MATLAB 7.0为平台编程实现并对建筑的沉降变形进行预报,结果表明该模型对高层建筑的沉降变形数据的处理具有显著的优越性。 相似文献
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在对多期桥梁沉降变形监测数据预处理、观测数据粗差剔除方法分析研究的基础上,提出了基于代表性沉降数据、采用回归分析法对大桥沉降形变进行预测的方法,并在东明黄河公路大桥沉降变形监测项目中得到了成功应用,结果验证了该方法的有效性,研究结论可为桥梁变形监测数据处理及预测预报提供借鉴。 相似文献
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一种建筑沉降叠加预测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高层建筑的沉降监测与趋势预报问题,结合时间序列分析方法,该文提出一种基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法,把沉降监测时间序列数据分解为趋势项与随机项,分别建立趋势回归函数模型与随机项ARMA模型,叠加进行沉降量的预报,并通过上海外滩某高层建筑的沉降监测实例,研究并比较了该方法与传统的ARIMA差分预测法对建筑沉降预报精度的影响。实验结果表明:基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法在沉降预报中精度优于基于ARIMA的差分预测法。该方法利用趋势回归函数的保持作用,克服了传统的时间序列ARIMA模型在长期预测中精度不高的问题,并且随着预测步长的增加,优势更加明显。 相似文献
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变形监测的目的是针对不同的监测数据采用合适的数据处理方式,建立适当的模型,做出正确的预报,以减小事故的发生。回归模型是研究一个随机变量(因变量)和另一个或一些变量(自变量)关系的统计方法,它通常设置一些可以测量的变量为自变量建立回归方程来预测另外一些变量的变化趋势,是一种静态数据处理方式,但是在时间序列情况下,回归应该根据该变量自身以前的规律创建预测模型,这就是自回归模型,是一种动态数据处理方法,它特别适合于短期监测预报。 相似文献
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着重于GPS数据的单历元解算方法研究,以及监测点变形量的分析和预测。此外还探讨了该方法在变形监测系统数据处理中的应用情况,以及数据的相关性对变形精度的影响。本文还阐述了对变形量进行分析和预测的各种方法,提出了整体方差法对变形量进行分析,并用卡尔曼滤波的方法对变形值进行预测,试算结果表明这些方法是可行的。最后,本文设计一套GPS自动变形监测系统,包括软件功能设计、数据库实现等,并对系统安全性和可靠性进行了分析。 相似文献
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灰色系统理论在海堤沉降预测中的应用 总被引：8，自引：2，他引：6
利用灰色系统理论,对秦山核电站一期海堤沉降进行了预测,以较少的观测样本建立了新陈代谢数列,经后验差检验,观测精度达到一级。由此证明,用ＧＭ（１,１）模型进行预测,建模方便,预测精度高,在大型建筑物变形监测中有较大的实用价值。 相似文献
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变形监测信息管理系统的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了GIS数据管理与图形显示的优势、组件技术,设计了变形监测数据管理系统平台,实现了变形监测数据的智能化管理、分析与预测. 相似文献
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着重介绍了GPS数据的单历元解算方法,以及监测点变形量的分析和预测,探讨了这种方法在变形监测系统数据处理中的应用情况及数据相关性对变形精度的影响。阐述了对变形量进行分析和预测的各种方法,提出用整体方差法对变形量进行分析,并用卡尔曼滤波方法对变形值进行预测,试算结果表明这些方法是可行的。最后,设计了一套GPS自动变形监测系统,包括软件功能设计、数据库实现等,并对系统安全性和可靠性进行了分析。 相似文献
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采用时间序列分析方法,对长春市地铁一号线——繁荣路站基坑变形监测点连续28期的数据进行分析处理,建立自回归模型,并对后4期数据进行预报,其一步拟合中误差为σ=±0.2 mm,具有较高精度。通过对数据的分析,论证了时间序列分析方法在地铁沉降监测中的可行性与有效性。 相似文献