基于多项式拟合估算滑坡运动信息的研究

发布时间：2021-01-14 14:36

　　依据实测滑坡变形数据,通过中值滤波法对原始数据进行去噪处理,并对其处理后的数据运用基于偏差平方最小的最小二乘法进行多项式拟合,结果表明:此法的多项式拟合相关度较高,故可进一步对滑坡的变形轨迹进行预测,并估算滑坡的速度和加速度的大小及方向,进而得到目标较多的运动态势信息;通过计算机仿真也表明了当满足一定信噪比要求时,本方法具有较好的精度及稳健性,可为观测人员提供更多的数据分析,从而进行滑坡预测预警。 

【文章来源】：建筑技术开发. 2020,47(19)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

某滑坡地质结构示意

滑坡变形的实测数据如图2所示，可发现原始数据有随机的野点出现，使用中值滤波对原始数据进行处理，然后运用多项式拟合数学模型对其进行分析，得到3个方向上的拟合轨迹，如图3～图5所示，并由此得到3个方向的变形速率及加速度，如图6和图7所示。通过采用仿真分析的方式对图2～图4进行研究可发现，中值滤波可有效地去除随机野点；根据连续多次地观测离散点，利用最小二乘法分别拟合滑坡在坐标x轴、y轴、z轴的运动轨迹，相关度较高，具有良好的拟合性能，得到滑坡的

通过采用仿真分析的方式对图2～图4进行研究可发现，中值滤波可有效地去除随机野点；根据连续多次地观测离散点，利用最小二乘法分别拟合滑坡在坐标x轴、y轴、z轴的运动轨迹，相关度较高，具有良好的拟合性能，得到滑坡的图4 d H方向轨迹拟合预测

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波去噪的灰色Verhulst模型在高铁路基沉降预测的应用[J]. 洪雪倩,陈冠宇,周超,周吕,徐骏平.  测绘与空间地理信息. 2018(08)
[2]滑坡变形组合预测方法的研究[J]. 孙世国,苏振华,王杰,郭珮,董彦飞.  工程地质学报. 2016(06)
[3]滑坡变形的回归-神经网络预测模型研究[J]. 王秀丽,李恒凯.  人民黄河. 2012(07)
[4]浙江省山区公路边坡破坏原因及防治对策[J]. 郑束宁,李焕强,陈侃福,杨建锋,徐国锋.  资源环境与工程. 2009(S1)
[5]曲线回归分析模型在滑坡预测中的应用[J]. 魏小楠.  华东公路. 2008(03)



本文编号：2977038