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特殊因素，特别是突发因素对变形体的作用规律一直是人们认识变形体的难点之一。随着人们改造自然界活动的加强，揭示特殊因素的作用规律已被提到非常重要的位置。本文从变形监测的角度出发，结合ＧＭ＋ＡＲＭＡ组合模型的参数，运用人工智能中的模式识别，即状态识别方法寻找受特殊因素作用的变形时间序列区段（称为状态段），然后集中研究这些状态段的异同及其与变形体在该时间区段内的外界环境的关系，从而进一步识别特殊因素，并揭示特殊因素对变形体的作用规律。 相似文献
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变形体的稳定性及其定量分析方法初探 总被引：3，自引：0，他引：3
变形体的稳定性是变形体性质的重要内容，它是工程实际中极为关注的问题，但从变形监测的角度上来分析变形的稳定性目前在国内外还未见任何实质性的报导。本文讨论了从变形监测角度上分析变形体稳定性的一般方法，进行变形稳定性的分类，初步研究了变形体稳定性的定量分析方法，定义了一系列量化指标，如稳定度、因素的影响域与因素的稳定域等。这些有利于把稳定性分析推向应用和深入，从而提高变形监测在变形体定性分析中的地位，增 相似文献
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以结构安全度为约束条件，将结构的变形测量误差视为等效荷载纳入荷载组合，获取荷载最不利组合状态下的极限变形△；从统计力学角度界定变形体的允许变形，必要测量精度指标等参数。 相似文献
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顾及多因素影响的双线性变形模型及其动态参数估计 总被引：2，自引：0，他引：2
为了描述变形体的非线性变化规律，同时为了顾及外界环境因素对变形体的影响，本文建立了时不变和时变双线性混合回归变形模型与时不变和时变双线性动态系统变形模型。给出了双线性变形模型的动态参数估计。算例说明，对非线性变化趋势的变形体建立双线性变形模型的有效性和实用性。 相似文献
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在工程建(构)筑物的变形分析中,主要考虑的是针对各个测点的时序分析,进而实现变形体的预测预报,但这样会造成模型的冗余。实际上,很多变形体作为一个整体结构,测点间在时间和空间上均存在一定的相关性,即时空相关性。时空序列模型(STARMA)则是根据时空序列的时间相关性和空间相关性对序列进行分析的一种建模方法,从理论上来讲能够更好地反映出变形体的形变规律。本文以某建筑物的沉降监测作为研究对象,建立STARMA模型,结果表明,该模型具有较好的实际应用效果。 相似文献
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为了对大坝、高层建筑、滑坡区、采空区等危险变形体进行变形观测，针对智能全站仪、GNSS测量、三维激光扫描等变形监测技术无法很好地实现变形特征点和点云的综合变形分析问题，提出了基于全站扫描特征点自约束点云变形分析方法，获取变形体的离散特征点和整体点云变形数据，利用特征点形变矢量求取点云至模型的形变量，从而刻画变形体的整体形变信息。试验结果表明，利用本文所提出的方法能够成功计算出点云至模型的形变量，经统计分析，所有点的形变量真误差的期望值为-0.04 mm，结果精度为1.2 mm。试验结果能够反映变形体的整体形变信息，且具有较高精度。 相似文献
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贫信息条件下的多点变形预测模型及其应用 总被引：17，自引：1，他引：17
常用的单点变形分析方法没有利用监测点间相互关系的信息，不足以反映变形体整体的变形规律。本文将单点的变形预测模型扩展为多点的变形预测模型，建立了贫信息条件下的多点预测模型。进行了实例建模与分析，结果表明，多点预测模型为解决少数据，多因子的动态系统预测与分析提供了新的途径。 相似文献
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正在自然科学和工程技术领域都存在着大量的不确定性问题,变形监测分析也不例外。变形体的形变受地形、地质、气候、水文、材料、荷载、时效等因素的综合影响,这些影响因素具有随机性、模糊性、突发性等特点,并处于不断地动态变化之中,这就使得不确定性必然贯穿于变形监测分析的数据获取、模型构建以及预报过程之中,给变形监测分析和预报结果带来了一定的不确定性。此外,变形体及其成因又构成了一个复杂的非线性系统,这 相似文献
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变形分析与预报是工程建(构)物在施工与运营期间的重要内容,目前应用较为广泛的是针对变形体各测点建立时间序列模型(ARMA),这种建模方法考虑的是各测点位移在时间变化上的关联性,而时空序列模型(STARMA)则同时考虑测点在时间以及空间上的相关性,从理论上来讲,能够更好的解释变形体的形变规律。本文以某地下管线沉降监测为研究对象,分别建立ARMA模型以及STARMA模型,通过计算各测点预测RSE、NMSE、RMSE、MAE四个误差指标值并进行比较,验证了STARMA模型在预测精度上好于ARMA模型,对于管线沉降监测具有一定的应用价值。 相似文献
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变形体的动态组合模型GM＋ARMA 总被引：2，自引：0，他引：2
本文将灰色理论与时序分析相结合，建立了变形体的动态模型ＧＭ＋ＡＲＭＡ，阐述了用该模型进行系统分析的方法，另从不同角度讨论了该模型的物理意义。 相似文献