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长江中游大地形变GPS监测及精度分析 被引量:6
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作者 高伟 徐绍铨 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2005年第1期28-31,共4页
为了国土资源调查和防洪防灾,在长江中游建立了大地形变GPS监测网,以监测水患区的构造沉降。顾及到对流层延迟的影响,实测了每个测站处的气象数据。在GPS监测网的数据处理中,采用Saastamoinen模型来计算对流层延迟的干分量,而对流层延... 为了国土资源调查和防洪防灾,在长江中游建立了大地形变GPS监测网,以监测水患区的构造沉降。顾及到对流层延迟的影响,实测了每个测站处的气象数据。在GPS监测网的数据处理中,采用Saastamoinen模型来计算对流层延迟的干分量,而对流层延迟中的湿分量,用分段线性方法进行估计,以提高GPS高程分量的精度。GPS监测网基线的重复精度优于10-8,GPS监测网的点位水平中误差均优于±2.6mm,高程均优于±3.3mm,平差后基线边相对精度优于10-8量级。研究表明,GPS监测网的精度达到并完全满足了大地形变监测的精度要求,可为地质调查和灾害防治提供准确的垂直变形信息。 展开更多
关键词 长江中游 大地形变 GPS监测 精度分析
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地基SAR形变监测误差分析与实验 被引量:27
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作者 曲世勃 王彦平 +1 位作者 谭维贤 洪文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期1-7,共7页
地基SAR(Ground Based Synthetic Aperture Radar,GB-SAR)是进行区域性、全天时、全天候、定点连续形变监测的重要手段。该文对中国科学院电子学研究所研制的地基SAR系统ASTRO(Advanced Scannable Two-dimensional Rail Observation sys... 地基SAR(Ground Based Synthetic Aperture Radar,GB-SAR)是进行区域性、全天时、全天候、定点连续形变监测的重要手段。该文对中国科学院电子学研究所研制的地基SAR系统ASTRO(Advanced Scannable Two-dimensional Rail Observation system)的形变监测性能进行分析,结合ASTRO系统成像几何给出了其形变监测模型和精度分析模型,着重分析了影响形变监测精度的主要误差源。最后以ASTRO系统为实验平台开展了形变监测实验与分析,验证了ASTRO系统用于形变监测的能力。 展开更多
关键词 地基合成孔径雷达 形变监测模型 形变监测精度分析模型 形变监测误差分析
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指数平滑法改进灰色模型及其在形变数据分析中的应用 被引量:21
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作者 史玉峰 宁津生 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期206-209,共4页
基于指数平滑方法, 提出改造短形变观测值序列方法, 该方法既充分利用了观测序列中的有用信息, 又大大减少其随机性; 对灰色模型的背景值计算方法进行了改进, 将原始观测数据序列变换成规律性强的呈指数变化的序列. 实例分析表明, 指数... 基于指数平滑方法, 提出改造短形变观测值序列方法, 该方法既充分利用了观测序列中的有用信息, 又大大减少其随机性; 对灰色模型的背景值计算方法进行了改进, 将原始观测数据序列变换成规律性强的呈指数变化的序列. 实例分析表明, 指数平滑改进的灰色预测模型有较高的预测精度. 展开更多
关键词 灰色模型 指数平滑法 数据分析 形变 应用 灰色预测模型 平滑方法 序列方法 观测序列 充分利用 计算方法 指数变化 序列变换 观测数据 预测精度 观测值 随机性 背景值 分析 规律性
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形变预报模型的多层递阶分析 被引量:1
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作者 梁全强 林淑冰 +1 位作者 黄声明 刘序俨 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2007年第5期76-81,共6页
针对时间序列常用递推算法建模存在的缺点,提出一种适用于预报模型参数估算的新算法,应用动态系统模型参数随机化原理,把形变模型噪声归化到形变预报模型参数上,采用多层递阶分析方法建立形变预报模型。用天马台水准资料和厦门台水平摆... 针对时间序列常用递推算法建模存在的缺点,提出一种适用于预报模型参数估算的新算法,应用动态系统模型参数随机化原理,把形变模型噪声归化到形变预报模型参数上,采用多层递阶分析方法建立形变预报模型。用天马台水准资料和厦门台水平摆资料进行的实例分析表明,新算法提高了形变预报的准确度。 展开更多
关键词 地震 形变观测序列 动态监测系统 形变预报模型 多层递阶分析
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消费型无人机构建工程堆土地形模型的方法及精度评价 被引量:7
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作者 梁石 刘万青 王宁 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2019年第5期128-134,共7页
[目的]研究消费型旋翼无人机在生产建设项目水土保持监测中快速构建工程堆土地形模型的方法和精度,为城市水土保持监测提供数据参考。[方法]以消费型旋翼无人机大疆精灵4Pro作为航摄平台,对某一在建公园工程堆土地形进行低空垂直下视和... [目的]研究消费型旋翼无人机在生产建设项目水土保持监测中快速构建工程堆土地形模型的方法和精度,为城市水土保持监测提供数据参考。[方法]以消费型旋翼无人机大疆精灵4Pro作为航摄平台,对某一在建公园工程堆土地形进行低空垂直下视和倾斜交叉航摄,配合不同数量控制点快速构建地形模型,分析两种航摄方法在不同数量控制点时的相对精度、绝对精度以及地形模型的面积和体积与近似准确值的比较精度。[结果]①地形起伏较小的工程堆土地形不适用于低空45°倾斜航摄,可增大倾斜角度至70°进行倾斜航摄;②垂直下视航摄整体精度优于倾斜交叉航摄,无控制点时相对精度可以达到亚米级,土方测量误差小于5%;③倾斜航摄在稀少控制点时可以提高高程精度和土方测量精度,5个控制点时土方测量误差小于1%。[结论]消费型无人机在无控和稀少控制点时构建工程堆土地形模型能够达到很高精度,可以快速、精确、三维直观地反映面积和土方变化,能够为水土保持方案实施和监测提供实时可靠的数据参考和决策依据。 展开更多
关键词 消费型旋翼无人机 水土保持监测 地形模型 精度分析 倾斜摄影
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非等距高差序列GM(1,1)模型在索塔监测数据处理中的应用
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作者 孙太山 刘成龙 高淑照 《铁道建筑》 北大核心 2011年第2期33-35,共3页
GM(1,1)模型用于贫数据建模问题,但是传统的GM(1,1)模型是基于等距时间序列,对于数据量少且是非等距非时间序列建模问题就成为一个难题。为了探索在实际工程中应用非等距非时间序列的GM(1,1)模型的可行性,本文以鄂东大桥索塔监测数据处... GM(1,1)模型用于贫数据建模问题,但是传统的GM(1,1)模型是基于等距时间序列,对于数据量少且是非等距非时间序列建模问题就成为一个难题。为了探索在实际工程中应用非等距非时间序列的GM(1,1)模型的可行性,本文以鄂东大桥索塔监测数据处理为实例,提出非等距高差序列的GM(1,1)模型,并进行了模型精度分析。 展开更多
关键词 非等距高差序列 GM(1 1)模型 索塔监测 模型精度分析
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测值异常条件下变形监测中误差估计 被引量:4
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作者 何金平 施玉群 张博 《水电能源科学》 北大核心 2010年第7期67-69,22,共4页
针对大坝长期变形监测数据序列往往存在异常现象而不能直接采用白塞尔公式计算变形监测中误差,分析了白塞尔公式在大坝变形监测中误差计算中的适用条件,提出了采用监测数学模型计算测值异常条件下变形监测中误差的方法,分别给出了变形... 针对大坝长期变形监测数据序列往往存在异常现象而不能直接采用白塞尔公式计算变形监测中误差,分析了白塞尔公式在大坝变形监测中误差计算中的适用条件,提出了采用监测数学模型计算测值异常条件下变形监测中误差的方法,分别给出了变形测值存在突变及趋势性变化条件下中误差计算的实例,为大坝长期变形监测精度评价提供了一种新的符合实际的计算方法。 展开更多
关键词 测值 异常条件 大坝变形监测 误差估计 DEFORMATION Monitoring ERROR Estimation 中误差 白塞尔公式 误差计算 数学模型计算 趋势性变化 异常现象 数据序列 适用条件 精度评价 计算方法 公式计算 突变 分析
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基于新型FMCW地基合成孔径雷达的大坝变形监测 被引量:11
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作者 张昊宇 周克勤 +1 位作者 宋亚腾 李莉莉 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2017年第12期33-37,43,共6页
大坝变形监测是确保大坝安全的重要一环。基于地基合成孔径雷达(GB-SAR)的大坝变形监测相较于传统的方法拥有精度高、覆盖面大等优点。相较于国内通常使用的数据采集速度为5 min/组的意大利IBIS变形监测设备,采用新型的基于调频连续波(F... 大坝变形监测是确保大坝安全的重要一环。基于地基合成孔径雷达(GB-SAR)的大坝变形监测相较于传统的方法拥有精度高、覆盖面大等优点。相较于国内通常使用的数据采集速度为5 min/组的意大利IBIS变形监测设备,采用新型的基于调频连续波(FMCW)技术的Fast-GBSAR设备对陆水大坝进行监测,取得了7 s/组的数据采集速度,对大坝在放水前后的变形进行分析,并与三维数字高程模型进行数据融合。结果表明基于7 s/组的高速数据采集能力,Fast-GBSAR几乎可以做到对大坝变形的实时分析,在变形监测领域极具潜力。 展开更多
关键词 地基合成孔径雷达 调频连续波 大坝变形监测 精度分析 三维数字高程模型
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基于提升小波和LS-SVM的大坝变形预测 被引量:7
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作者 秦栋 郑雪琴 许后磊 《水电能源科学》 北大核心 2010年第9期64-66,共3页
提出了一种基于提升小波和最小二乘支持向量机的大坝变形预测方法,通过提升小波分析提取大坝监测数据效应量,分别对各效应量使用最小二乘支持向量机模型进行训练预测,再将合成各分量的预测结果作为最终的变形预测结果。算例结果表明,该... 提出了一种基于提升小波和最小二乘支持向量机的大坝变形预测方法,通过提升小波分析提取大坝监测数据效应量,分别对各效应量使用最小二乘支持向量机模型进行训练预测,再将合成各分量的预测结果作为最终的变形预测结果。算例结果表明,该方法较符合实际情况,具有很高的预测精度和良好的泛化能力。 展开更多
关键词 提升小波 LS-SVM 大坝变形 变形预测 Support Vector Machine Least Square LIFTING Wavelet Based 最小二乘支持向量机 预测结果 支持向量机模型 效应量 预测精度 预测方法 小波分析 监测数据 泛化能力 训练 提取 合成
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