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变形监测中数据处理方法综述★

2017-04-08倪骁慧

山西建筑 2017年3期
关键词:卡尔曼滤波数据处理变形

倪 骁 慧

(浙江联合建工设计研究院有限公司,浙江 绍兴 312000)

·测量·

变形监测中数据处理方法综述★

倪 骁 慧

(浙江联合建工设计研究院有限公司,浙江 绍兴 312000)

以工程中变形监测所获得的数据为研究对象,从时间序列分析法、回归分析法、人工神经网络法、灰色系统分析法、卡尔曼滤波法等方面,对现有常用的数据分析方法进行了介绍,并分析了各种方法的适用条件,以供参考。

变形监测,数据处理,回归分析法,人工神经网络法

0 引言

近年来,随着我国综合实力的不断增强,在全国各地都有大量工程处于建设或运营过程中,为了更好的收集工程建设、运营过程中关键性的实时数据,变形监测技术得到了快速发展。这些工程构筑物在多种外荷载(力、温度等)的共同作用下,构筑物或多或少发生一些形变,为了保证各种构筑物的变形处于安全可控范围内,需要我们在某个特定的周期时间内,对构筑物的形状、大小或位置变化等特征进行测量,即变形监测技术,已经形成“以监测为基础,以分析为手段,以预报为目”的变形监测理念[1]。随着现代科学技术的不断发展,不仅变形监测方法及模型不断推陈出新,而且信息科学技术等科学技术已经逐步融入监测技术中,形成了一门以多个学科为基础、以监测、预报为目的的技术。本文主要以变形监测过程中所获得的各类数据为研究对象,结合常用的数据处理分析思路,对时间序列分析法、回归分析法、人工神经网络法、灰色系统分析法、卡尔曼滤波法等处理方法进行简述。……

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