解非线性互补问题带线搜索的非单调自适应信赖域法

基于Fischer-Burmeister(FB)函数将非线性互补问题等价地转化为求解无约束优化问题。结合自适应信赖域半径方法和基于函数平均权重的非单调技术,提出一个求解非线性互补问题的非单调自适应信赖域方法。在适当的假设条件下,证明了该算法的全局性和超线性,数值结果表明该算法是可行的。

GPS坐标序列ARMA模型在桥梁索塔形变监测中的应用研究

针对运营期大跨径公路桥梁索塔易受承重、风力和太阳辐射等外界因素影响而发生变形的问题,研究了基于时间序列分析的桥梁索塔变形预测方法,将基于高阶差分的非平稳时间序列平稳化处理方法以及基于自动搜索定阶法的自回归ARMA模型阶数确定应用于桥梁索塔GPS坐标时间序列处理。以苏通长江公路大桥南塔2018年全年GPS监测数据作为研究对象进行试验,通过自动搜索定阶后的ARMA模型预测苏通大桥南塔2019年1—3月的索塔变形值,结果表明苏通大桥南塔预测值曲线起伏总体上与实测值的曲线起伏保持一致,且预测值与实测值的差异优于4 mm,但预测数据与实测数据之间的相关性随着预测天数的增加而逐渐减弱,此时可根据最新获得的监测数据重新建立模型对索塔进行变形预测。

高度自动化获取书籍扫描图像畸变参数的实验

分析了利用打印直线获取书籍扫描图像畸变校正所用参数时影响精度的一些因素,并提出了相应的措施。利用Visual C++6.0编写了自动获取畸变参数的程序。对不同的垂直扫描线用不同的灰度阈值进行图像分割,得到打印直线的扫描图像上各点坐标的测量值。为提高计算速度,对畸变参数进行了估计。在估计值附近,利用网格搜索法,计算畸变参数取不同值时各点坐标的理论值。根据最小二乘法原理,当各点坐标的理论值与测量值之差的平方和最小时,所对应的一组畸变参数即为最佳解。将打印有直线的纸张裹在已知直径的圆柱体上,在不同条件下扫描图像,用所编程序自动计算畸变参数,证明了这种方法的可行性。

基于自动搜索定阶法的时间序列分析模型在桥梁索塔变形监测中的应用

针对桥梁索塔易发生变形的情况,探讨了一种基于自动搜索定阶的时间序列预测新方法。该方法首先利用spdiags函数对非平稳的桥梁GPS观测数据进行趋势项提取,之后对提取趋势项后的时间序列进行高阶差分,处理得到平稳的残差序列并对其进行时序建模,通过自动搜索定阶法确定模型的阶数,最后利用建立的ARMA模型完成对桥梁索塔变形的预报。该文以苏通大桥作为研究对象,通过该方法对2016年的大桥索塔GPS观测数据进行时序分析并建立相应的模型,通过此模型对苏通大桥索塔2017年前3个月的变形情况进行预报,并将预报结果与该时间段的索塔实测数据进行比较,发现预测值与实测值之间的差值都小于4mm,证明该方法的预测精度高,可以很好地应用于桥梁索塔变形监测的预报。