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变形监测预报与警报系统的研究与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
变形监测数据的建模与预报是变形数据处理的一项重要内容。当前的变形监测数据分析与预报多基于某一种监测项目或某一种方法,其科学性、系统性不良,缺乏警报机制。提出一种覆盖面广、科学性较强的变形监测预报与警报系统,并结合观测数据,对某大厦1号变形点的累计变形量进行预测和警报,效果明显。 相似文献
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简述了灰色系统理论及该理论在高层建筑沉降变形监测分析中的应用思路,详细叙述了灰色模型的建模过程[1].实例中,通过某高层建筑物4个监测点的6期观测数据,完成了模型参数的推导,建立了空间多点灰色预测模型.利用所建立的灰色模型对建筑物形变进行预测模拟,经模拟沉降值和实测数据的对比得出,该模型严密、可靠性好、精度高,该方法可用于建筑物变形的预测模拟. 相似文献
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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
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EM算法的时序模型在沉降数据处理中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对时间序列分析对监测数据中出现的不完全数据(部分数据缺失)无法进行精确建模的问题,该文引入期望极大算法(EM算法),提出EM算法与时间序列分析的组合算法模型。运用EM算法的时间序列分析组合算法模型可以对沉降过程中遇到的不完全沉降数据进行建模分析,该组合算法模型可以对不完全沉降数据进行较为精确的建模,并对后期沉降数据进行较为精确的预测。将某地铁基坑点沉降数据作为实验数据,EM算法的时间序列分析的建模结果表明:所提出的组合算法模型可以对不完全沉降数据进行建模分析,绝对误差为0.23mm,建模精度较高。 相似文献
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基于ASP.NET AJAX框架,采用Access数据库系统,开发研制了一套Web版的基坑变形监测系统,主要实现累计沉降量、位移量曲线的显示功能,累计深度水平位移量显示功能,任意时间段沉降、位移变化量的查询和展示功能,以及自动报警功能.选取某基坑沉降观测值进行研究,实验表明,本文很好地实现了Web端的变形监测曲线的显示. 相似文献
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近年来,非线性时间序列的混沌预测理论被运用到诸多领域,多用于进行预测、算法、统筹规划。本文将混沌预测理论运用到矿区沉降变形预测的工作中,基于矿区地表沉降观测值,组成沉降量变化的时间序列,用以预测以后的沉降值。研究了对沉降观测数据的去噪、定性、后期沉降预测工作,丰富了混沌预测模型的实际应用,提出了数据处理及混沌预测理论改进方法的实现过程。 相似文献
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针对老采空区地表沉降的不确定性,通过监测方案的设计与实施,采集数据预处理对某一矿区进行分析,利用surfer软件得到了六个监测点的三维线框图并进行渲染。对监测工程资料进行平差处理,得到了各个观测量的精度指标。针对变形监测数据的变化特点,使用AR(p)模型进行编程,主要依据时间序列分析的建模步骤,将建模步骤中的数学公式转换为MATLAB编程语言然后使用编写的程序对变形观测数据进行分析,用前面多期监测数据建立数学模型,并对后面几期进行沉降预测,同时与实测值进行比较分析,用以检验时间序列预测的准确性。 相似文献
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变形分析与预报是变形监测数据处理的重要内容,而时间序列模型是常用的变形分析与预报工具。本文采用时间序列模型对变电站沉降数据进行分析建模,从而掌握变电站的沉降规律,预测未来沉降趋势,对下一步施工具有实际指导意义。 相似文献