基于粒子群优化的WA-SVM模型在滑坡位移预测中的应用

针对滑坡位移时间序列含大量噪声、具有明显的非线性等特征,本文提出了一种基于粒子群优化(PSO)的小波分析(WA)-支持向量机(SVM)滑坡位移预测模型(即WA-SVM模型)。该模型在混沌分析的基础上,首先用WA将滑坡位移序列分解成不同频率的分量,然后采用PSO算法优选SVM模型参数,并利用SVM模型预测各分量值,最后将各分量预测值组合得到最终预测值。结合滑坡位移序列实例,将基于粒子群优化的WA-SVM模型的预测结果与WA-BP模型、单独SVM模型进行对比,结果表明该滑坡位移序列存在混沌特性,基于粒子群优化的WA-SVM模型克服了噪声的干扰和参数优选的问题,具有较高的预测精度和预测效率,为滑坡位移的预测提供了一种新的方法。

机载LiDAR技术在西南某机场大比例尺地形测量中的应用研究

我国西南地区地形复杂,地势起伏大,植被发育茂盛,传统的地形图测量工作常面临难度大、危险系数高、测量信号差等问题。本文以西南某机场为例,利用机载LiDAR技术测绘了场区1:1000比例尺地形图,基于LiDAR点云数据和影像数据生成了场区的DEM和DOM数字测绘产品,并对点云数据和地形图测绘结果进行了精度统计与质量评价。结果表明,机载LiDAR技术在复杂地区的地形图测量中具有高精度、高效率、作业安全快速、数据处理自动化程度高等优点,可为复杂地区机场建设的地表数据获取提供解决方案。

拱梁组合体系桥梁拱肋安装线形测量控制方法分析

针对部分桥梁线形复杂、安装难度较大的问题,为了确保拱肋能够按照设计值顺利合龙,必须将拱肋的安装误差控制在合理范围内,须对大桥拱肋的安装进行线形监测。该文以拱梁组合体系桥梁威海市石家河公园大桥拱肋安装时的线形监控为研究对象,在前期数据准备阶段介绍了控制点复核的方法、桥轴坐标系的建立过程、有限元模型建立时考虑的因素,及监控数据的准备等;在拱肋安装阶段介绍了拱肋在线形监控时所采取的方法、限差要求、观测的时间节点、胎架及拱脚的安装测量、拱顶合龙段的吊装定位及拱肋的精确调整等。实现了主副拱肋的顺利合龙、拱肋线形满足设计要求,符合线形监控的预期目标,可为今后拱梁组合体系桥梁拱肋安装时的线形监控提供参考。