基于遗传算法的小波神经网络模型及其在地面沉降监控中的应用

介绍小波神经网络的基本原理,分析小波神经网络的特点和存在的问题,采用遗传算法对小波网络的学习算法进行改进,建立基于遗传算法的小波神经网络模型。对由于地下水位变化而引起的地面沉降进行分析和研究,并利用地面沉降的实测资料建立基于遗传算法的小波神经网络模型,该模型与BP小波神经网络模型比较,具有拟合精度高和预测效果好等优点。

JSCORS系统实时定位性能测试与分析

对典型观测条件下的初始化时间进行全面的测试和分析,对比分析JSCORS实时定位的内符合精度和外符合精度,另外,利用多日定位结果的比较进行系统的稳定性分析。测试结果表明,系统定位的稳定性良好,实际性能指标达到设计要求,大多数观测条件下优于设计精度。

城市地面沉降监控统计模型研究

城市地面沉降监测是保护人民生命财产、减少经济损失的重要手段。详细阐述地下水位变化、孔隙水压力变化和地面荷载变化对地面沉降的影响,分析这些因素的影响机理;应用回归分析原理,建立城市地面沉降监测统计模型,并结合实测数据,分析验证该模型的精度。

改进的小波阈值去噪方法在CORS数据处理中的应用研究

介绍小波变换的基本原理,分析小波阈值去噪的特点和存在问题,优化小波阈值选取方法,对小波阈值函数进行改进研究,与常用的小波去噪方法进行比较分析,并在CORS数据处理中进行应用研究。结果表明,改进的小波阈值去噪方法既能保证充分删除突变信号,又能防止原始信号过多丢失,具有较好的去噪效果,能在CORS数据处理中得到很好的应用。

苏州北斗地基增强系统建设及应用研究

现有CORS系统应用中GPS+GLONASS+BDS三星模式导航定位方面研究较少,且缺乏对不同模式的对比分析。本文从数据质量、RTK精度、恶劣环境等方面对苏州北斗地基增强系统进行检测,并对不同模式进行对比分析。苏州北斗地基增强系统各项指标满足设计要求;北斗系统的加入,有利于提高CORS系统的精度、时效性、空间可用性等,GPS+GLONASS+BDS三星模式应积极推广应用。

惯性定位仪在非开挖非封闭管线测绘中的应用

惯性定位仪是近年来出现的一种专门针对于非开挖非封闭管线测量的新技术。本文简述了惯性定位仪的系统结构、作业方式和作业特点。结合工程实例,通过与全站仪、探测仪等直接测量和间接探测方式的对比,验证了惯性定位仪探测的精确性和可靠性,其也逐渐成为城市非开挖非封闭管线探测的重要技术手段。

控制点布设对低空小型无人机高分影像精度的影响

针对低空无人机航测按照传统航测的布点方式,不仅需要较多的控制点,而且实施起来不便的缺点,提出了一种适合小区域、高精度的无人机航摄最优布点方案。通过对GNSS辅助免控制点、不同控制点分布和不同控制点密度分别进行影像定位精度对比试验,表明该方案精度较高,与传统航摄相比易于实施且需要的控制点数量较少。

精密全站仪性能测试与分析

对多种典型观测条件下仪器的稳定性进行全面的测试和分析,对陆地和水域两个大地四边形控制网的实测精度进行综合测试和分析,并对仪器的夜间观测性能进行测试比较。结果表明,在通常情况下仪器的稳定性良好,达到了仪器标称的各项性能指标,能够满足精密工程测量的需求。

面向GIS的淮海工学院数字地形模型建设实践与分析

为了实现校园管理的信息化、科学化和可视化,必须应用GIS技术构建数字校园,而优良的数字地形模型是建设数字校园的前提和基础。阐述了淮海工学院数字地形模型建设实践的全过程,通过数字化测图与GIS结合的实践经验,分析了数字化信息采集技术的有效方式,探讨了面向GIS建库的数据处理技术问题和实用性对策方法,具有一定的借鉴和参考价值。

六旋翼无人机在城市测量中的应用

低空无人机目前已广泛应用于定点监控、高压线路监察、影视航拍、武警消防、空中监测、地理勘察等领域。而随着飞行控制、航空摄影、无线传输等子系统的逐渐完善,低空无人机也逐步成为小范围、高精度、实时、快速城市测量的重要平台。在城市测量中由于起飞场地的限制,小型固定翼飞机起飞与回收的安全性很难保证,而旋翼无人机却可以垂直起降,并能空中悬停,其不受起飞场地的限制,也利于获取清晰准确的影像信息。为此,本文简述了城市测量中基于六旋翼无人机信息获取系统的功能模型及其特点,分析了相关的关键技术,并对其精度进行测试,测试结果表明,六旋翼无人机在天气状况良好,像控点密度、分布符合要求的情况下,基本可以满足1∶500城市测量地形图的要求。

DWG与SHP数据中空间图元转换技术的分析与应用研究

目前Auto CAD制图数据与Arc GIS地理数据在格式转换上普遍存在着信息丢失、效率低下、用户自定义的地物无法转换、属性数据不能自动转换等问题,对两种图形文件的空间数据模型结构进行了研究,分析它们空间图元结构与关系,研究转换中涉及的关键技术并提出具体转换模型。在理论研究的基础上采用.net框架C#面向对象技术编写转换程序,实行了两种数据的无损转换,为其他类型的数据转换提供了有益参考。

模拟退火法Kriging时域模型在沉降监测中的应用

目前常用的时间维监控模型主要有时间序列模型、回归分析模型、灰色理论模型、卡尔曼滤波模型、泊松生命回旋模型等,模型虽然在某些简单或特定的工程中均可取得了较好的监控效果,但在一些沉降变化复杂的地区,由于模型仅考虑了离散数据的随机性或结构性特征,没有考虑到数据的变化特征和时间相关性,致使模型预测监控的效果总是差强人意。本文研究了基于模拟退火法的Kriging时域模型,其在传统Kriging模型的基础上,引入目前比较成熟的模拟退火法(SAA)对变异函数拟合模型中的参数进行寻优,以提高变异函数模型的精度,使模型能更准确地描述时域变量的变异特征。

基于3DS MAX的三维激光点云处理及建模方法

三维激光扫描技术是近年来能够以超高精度和效率获得空间信息的新技术。仪器扫描所获取的原始数据里,为了避免精度的损失,则需对所获取的点云数据进行配准去噪等处理才能更加精确地提取到建筑物的特征信息以及提高建筑物建模精度。本文利用徕卡ScanStation C10三维激光扫描仪获得某市魔方时代广场的三维激光点云数据,制定了科学合理的建筑物三维点云和纹理照片的外业采集流程,利用先进有效的技术对获取的数据做了预处理,并且对其中的方法做出分析与总结。结果表明,建立模型后,可以达到预期的结果。

基于库伊克模型的地面沉降预测分析

针对地面沉降与地下水水位变化的内在关系,考虑地面沉降受到自身变化规律的影响,建立基于库伊克变换的地面沉降预测模型,应用该模型对某地区地面沉降统计数据进行模拟预测,有效实现该地区地面沉降与地下水水位以及本身之间的定量模拟,并探讨模型的拟合效果和预测精度。结果表明库伊克模型拟合效果较好,预测精度较高,能较好地反映研究区域的地面沉降变形趋势。

基于VB和OpenGL的工业测量数据可视化技术研究

在工业测量领域中,由于测量对象千差万别,离散的测量数据很难进行描述和分析,而可视化技术能有效地克服这一缺点。本文研究了在VB平台上进行OpenGL图形开发的方法,实现了DXF文件的读取与显示、多种3维模型的绘制以及交互操作功能,为工业测量数据实现3维可视化分析提供了一个方便、快捷、高效的途径。

GPS似大地水准面精化及精度分析

基于原有似大地水准面,利用具有高精度实测的GPS水准点,采用二次多项式拟合法,结合最小二乘建立某区域似大地水准面精化模型。通过平均偏差、最大偏差、中误差对精化后的似大地水准面模型作精度分析,证明某区域似大地水准面精化的有效性。通过精化后,最终得到的似大地水准面内符合精度为±0.016 m。

SOKKIA NET05全站仪自动目标识别精度测试与分析

介绍了SOKKIA NET05全站仪自动目标识别功能的特点,分析了影响全站仪观测精度的误差来源。在多种观测条件下,对仪器自动目标识别精度进行了全面的测试和分析,与人工照准精度进行了比较,并对仪器自动目标识别夜间观测精度进行检测。结果表明,在正常观测条件下,仪器自动目标识别精度较高,且测值稳定。

基于改进阈值的小波分析对GPS监测序列影响的研究

从GPS监测序列中有效提取变形和振动信息对大型结构工程的安全监测具有重要意义。利用小波分析的多尺度特性可快速准确地识别信号中有用信息部分和噪声信息。而在实际应用中,其对信号的识别效果往往受阈值选择的限制。利用改进阈值算法,可有效分离信号中的噪声,显著提高了小波分析算法从GPS监测序列中提取信息的精度,为后期桥梁安全深度分析提供了良好基础。

基于机载点云的电力线提取方法研究

为了提高电力线走廊巡检的有效性,提出一种基于机载点云的电力线提取方法。首先利用渐进三角网滤波剔除地面点,并计算距地高差,得到含电力线点集,为了克服传统二维密度分割方法无法有效识别电力线下方存在地物点的不足,通过三维格网划分密度分割方法,实现电力线点粗提取;然后通过RANSAC方法直线检测与点云高差并判断剔除残留电塔点与绝缘子点,实现电力线点云精提取;此外,借助RANSAC方法曲线检测对同一垂直面上的电力线分股,最后利用K-Means算法完成分裂导线束间归类。实验表明,该电力线点云提取方法正确率达97%以上,非电力线点云误判率低至1%左右,完全满足实际工程需求。

改进Kriging插值的地面沉降监控模型的研究

随着城市化进程的加快,地下水超采、高层建筑的兴建、建筑容积率和建筑密度的增加以及特殊的地质环境所引起的城市地面沉降日趋严峻。因此,建立一种通用性更强、效率更高的沉降监控模型是十分必要的。Kriging插值以其独特的建模机制,在区域空间插值中已得到广泛应用,而在时域插值中却鲜有研究,借鉴Kriging空间插值模型,研究其在时间域插值的应用具有重要意义。为保证时域模型数据的时间相关性,减少扰动信息累积,需删除早期数据;而为了保证变异函数能真实反映数据的时间分布特征,模型又需要足够的样本数据。为此,探讨了一种基于灰色理论的等维动态Kriging时域插值模型,采用等维动态预测,保证数据时间相关性,减少信息扰动;采用对建模数据量要求较少的灰理论模型来拟合变异函数曲线,解决样本不足的问题,并结合工程实例,验证了该算法的实用性、可靠性和有效性。