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针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。 相似文献
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建筑物、大型工程结构、边坡等受到内在与外在的复杂因素影响下,产生不同程度的变形.通过变形监测及变形数据分析,可及时、准确地掌握形变过程信息.变形特征提取与分析是变形数据处理的核心内容之一,是建筑物与工程结构精确健康监测、预报预警的关键,是变形灾害防治的重要理论与实践基础.由于变形体变形过程及变形数据采集过程中受到多种不确定性环境因素与人为因素的影响,变形数据具有显著的非线性、非平稳、高噪声和多尺度等特点,导致传统的变形数据分析方法存在诸多不足之处. 相似文献
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为解决多输出边坡变形预测问题,提高预测模型的精度及计算效率,提出基于多输出相关向量机(MRVM)的边坡变形预测新模型。通过将标准RVM的单输出功能拓展到多维输出功能的方式建立MRVM,并利用PSO算法优化其参数。以某大型干坞边坡变形为例,基于MRVM建立边坡坡顶水平变形与沉降变形预测模型,并对其精度及计算效率进行分析。实验结果表明,MRVM的精度高于BP 神经网络、支持向量机(SVM)、RVM,证实拓展RVM所采用的方法可行,并具有较好的边坡预测精度;MRVM的计算时间远小于BP 神经网络、支持向量机(SVM)、RVM,具有较高的计算效率,并简化了建模程序,实现了对边坡的多个变形量进行同时预测。 相似文献
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针对"卓越计划"对测绘人才培养的要求,分析毕业设计存在的主要问题与原因,构建了企业与高校联合背景下的毕业设计教学机制。依托高校与企业产学研结合,建立了以强化工程能力与创新能力为核心的毕业设计教学模式。讨论校内、外的工程与创新能力培养平台建设方法,探讨"双师型"毕业设计指导教师队伍建设途径,对提高测绘工程专业毕业设计质量具有一定的参考价值。 相似文献
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天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)是影响GPS定位精度的关键因素,为了提高ZTD的预测精度,提出一种基于相空间重构的高斯过程回归预测模型。针对ZTD时间序列的混沌特性,利用国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)站提供的ZTD数据,采用Cao方法确定嵌入维数,对ZTD数据进行相空间重构,探究高斯过程(Gaussian process,GP)模型对12个位于南、北半球不同纬度等级IGS站的ZTD预测精度和准确性。为了验证GP模型的有效性,将预测结果分别与原始数据和反向传播(back propagation,BP)神经网络模型预测结果作对比分析,进一步探究不同时间对ZTD预测精度的影响,并分析了经度和海拔对ZTD预测精度的影响。结果表明,GP模型预测结果的均方根误差(root mean square error,RMSE)达到mm级,GP模型与理论值的相关性达到0.997,预测精度指标明显优于BP神经网络模型;GP模型在南半球的预测精度高于北半球,且在高纬地区的RMSE小于3.6 mm,更适用于高纬地区的对流层延迟预测;在研究时域内,GP模型在大部分站点对晚上的预测精度高于白天,经度对ZTD预测精度的影响不明显,海拔与ZTD预测精度呈正比。 相似文献
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WebGIS的性能一直是困扰着WebGIS发展的一个瓶颈。本文在针对现有C/S和B/S模式不足,如初次登录时速度慢,页面常出现空白等问题的基础上,提出了将AJAX的部分数据动态传输技术和GIS改进型四叉树空间数据索引技术相结合的AJAX BT模式的WebGIS解决方案。该方案一方面减少空间数据传输量,并一定程度上实现了客户端与服务器端的负载平衡,另一方面使客户端的空间数据交互处理速度与空间数据所在整个空间区域的大小无关。因此,该方案在一定程度上达到了提高WebGIS性能的目的。 相似文献