GPS变形监测中大地高作沉降分析的方法研究

发布时间：2017-04-05 07:19

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【摘要】：现实生活中很多灾害都和变形存在十分密切的联系,例如山体滑坡、地震、火山喷发以及建筑物的垮塌等,都是典型的变形破坏现象。变形体受到各种力的作用,随着时间的推移,其形状、大小和位置会产生变化。变形量在一定范围内是安全的,如果超出安全范围允许值,就可能会造成灾害。因此,无论是一些自然变形灾害现象,还是工程建筑物从前期的施工期间到后面的运营阶段,科学、准确、高效、及时地对监测数据进行分析处理,得到监测物体的变形信息,对于人民的生命财产安全和工程的施工运营管理都是极为重要的。近十几年来,随着3 S技术的快速进步,变形监测技术也在不断向前发展。GPS技术因其拥有定位迅速、定位精度高、观测自动化、全天候作业、测站间无需通视以及能够同时确定三维坐标等特点,在变形监测中得到广泛应用。实际变形监测项目中,通常需要正常高。大地高转换为正常高的过程中会导致精度损失,这不利于准确提取GPS变形监测中的高程变化,从而干扰后期的沉降分析。但在同一测站进行两次GPS变形监测得到的高程异常是不会改变的。因此,只要测得同一测站两期大地高高差的变化量,就能得到两期正常高高差的变化量。也就是说我们能够利用GPS大地高取代精密水准测量得到的正常高进行沉降分析。变形监测的重要内容就是对变形监测数据进行处理分析和建立相应的变形预测模型。由于受到观测条件的影响,任何变形监测资料总是不可避免地含有测量误差。因此,需要对监测数据进行预处理工作,以检测噪声、消除干扰和突出信息。目前,常用的监测数据预处理操作,主要有监测数据的检核,监测数据插值与拟合,以及监测数据的滤波等。常用的变形分析方法和预报模型,主要有变形趋势分析法、回归分析模型、灰色理论模型、小波分析和人工神经网络等。这些变形分析方法都有使用的前提条件,实际工程的情况不同,适用的变形分析方法也就不同。此外,有些方法仅根据单点的变形特征数据建立模型,而没有考虑到监测点的空间相关性,所建立的模型也难以反映监测体的整体变形规律。因此,掌握常用变形监测数据分析方法的使用前提,考虑实际工程中监测点间的关联性,得到能够反映变形体整体变形规律且最适合此工程的变形分析方法,使其更加准确和高效地进行变形预报,进而验证相应工程设计的理念和指导工程实践,是个具有重要理论意义和应用价值的研究课题。论文在讨论利用GPS大地高作沉降分析的基础上,研究GPS变形监测中大地高作沉降分析的方法,通过学习一些经典的数据预处理方法和变形分析与预测理论,采用Matlab7.0软件编程实现这些常用监测数据预处理方法和变形分析建模方法,最后应用阿海水电站水库影响待观区GPS变形观测得到的GPS大地高数据对所提及的监测数据预处理理论和变形分析方法进行比较,得出比较适宜的沉降分析方法。
【关键词】：GPS 变形监测 大地高 沉降分析 变形分析
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P228.4
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 高程及高程系统12-15
• 1.2.1 大地水准面与正高12-14
• 1.2.2 似大地水准面与正常高14
• 1.2.3 参考椭球面与大地高14-15
• 1.2.4 不同高程的关系15
• 1.3 GPS大地高作沉降分析的可行性分析15-16
• 1.4 国内外研究现状16-19
• 1.4.1 GPS变形监测技术研究现状16-17
• 1.4.2 变形监测数据分析方法及其研究现状17-19
• 1.5 本文主要研究内容及章节安排19-21
• 第二章 变形监测数据的预处理理论21-33
• 2.1 监测数据预处理的目的和意义21-22
• 2.2 监测数据插值理论22-29
• 2.2.1 拉格朗日插值23-27
• 2.2.2 牛顿插值27-28
• 2.2.3 三次样条插值28-29
• 2.3 监测数据的小波去噪理论29-33
• 2.3.1 基于小波的阂值去噪法原理30-32
• 2.3.2 去噪效果评价指标32-33
• 第三章 变形分析与建模的方法33-53
• 3.1 监测曲线形态判断法33-35
• 3.2 变形趋势分析法35-36
• 3.2.1 曲线拟合35-36
• 3.2.2 最小二乘曲线拟合36
• 3.3 多元线性回归分析36-39
• 3.4 灰色系统理论分析方法39-46
• 3.4.1 灰色系统概述39-40
• 3.4.2 GM(1,1)模型40-43
• 3.4.3 GM(1,n)模型43-44
• 3.4.4 多点变形灰色预测模型44-46
• 3.5 人工神经网络分析法46-53
• 3.5.1 人工神经元网络模型概述46-49
• 3.5.2 人工神经网络模型49
• 3.5.3 BP神经网络模型49-51
• 3.5.4 BP神经网络算法的数学描述51-53
• 第四章 变形监测数据处理分析方法的应用与工程实例53-93
• 4.1 阿海水电站水库影响待观区GPS变形观测项目简介53-60
• 4.1.1 工程概况53-57
• 4.1.2 GPS变形监测数据采集57-59
• 4.1.3 数据处理59-60
• 4.2 变形监测数据预处理方法与工程应用60-77
• 4.2.1 工程实例资料60-61
• 4.2.2 常用插值方法的程序实现及工程应用61-73
• 4.2.3 小波理论在变形监测数据去噪中的应用73-77
• 4.3 常用变形分析方法的工程应用77-93
• 4.3.1 工程实例资料77
• 4.3.2 监测曲线形态判断法的工程应用77-78
• 4.3.3 多项式曲线拟合的工程应用78-81
• 4.3.4 灰色系统的工程应用81-88
• 4.3.5 BP神经网络的工程应用88-91
• 4.3.6 本章小结91-93
• 第五章 总结与展望93-95
• 5.1 全文总结93-94
• 5.2 工作展望94-95
• 致谢95-96
• 参考文献96-100
• 附录 (攻读硕士学位期间参与的科研项目及社会实践和发表的论文)100

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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本文编号：286706