形变监测数据的多尺度滤波

尺度是许多物理现象的内在特性,信号含有不同尺度的物理结构特性,随着信号分析的多尺度的变化引起的相应的信号特征的产生,消失,融合,这就是信号对多分辨率的感知,因而通过对信号的多尺度的分解可以很好的检测信号的特征。通过多尺度分解后建立各细节分量的变形分析模型为:H(ti)=f(ti)+β(ti)+εi,其中f(ti)为趋势部分,利用小波分析进行提取,我们可认为小波分析后低频部分为趋势部分信号,β(ti)为隐含周期性或者异方差性部分,平稳或非平稳随机分量,它包含在高频信号部分。利用正弦周期函数和RBF网络建立β(ti)逼近模型。εi表示随机误差部分。

地质滑坡变形监测方法探讨

结合工程实例,介绍了变形监测在藤州中学滑坡治理工程中的应用。实践证明,对地质滑坡进行变形观测,可为滑坡治理工程施工提供科学的数据和施工指导,同时也为滑坡运行状态的稳定性提供依据。

非等时距灰色线性组合模型在变形监测中的应用

由于建筑物的变形发展是具有一定趋势的动态过程,有其内在的规律性,而变形监测数据正是这种规律的反映,也就是说前期观测数据的变化蕴含着后期发展变化的趋势。本文通过含有线性因素的非等时距灰色线性组合建模并对实际工程变形监测数据进行处理,与传统的非等时距灰色系统数据处理进行比较分析,从而得出此类模型特点以及优势以供参考。