小波多尺度Kalman滤波模型在高铁隧道沉降变形上的应用

发布时间：2018-05-30 11:31

  本文选题：小波多尺度分析 + Kalman滤波　； 参考：《桂林理工大学学报》2014年01期

【摘要】：针对高铁隧道沉降变形监测数据具有沉降量小、受随机噪声干扰大且具有较明显的多尺度特征和非平稳趋势性等特点,为克服Kalman滤波算法的不稳定性,运用基于小波多尺度分析的Kalman滤波对原始监测数据进行去噪,并用高铁沉降评估方法对基于小波多尺度Kalman滤波去噪后的数据进行预测和评估。结果表明:小波多尺度Kalman滤波去噪后提高了动态变形监测数据精度;沉降曲线更平滑且更逼近真实沉降情况;沉降变形评估的相关系数及可靠性均有所提高。
[Abstract]:In order to overcome the instability of Kalman filtering algorithm, the monitoring data of settlement deformation of high-speed railway tunnel have the characteristics of small settlement, large disturbance by random noise, obvious multi-scale characteristics and non-stationary tendency, etc. The Kalman filter based on wavelet multi-scale analysis is used to Denoise the original monitoring data, and the method of high-speed iron settlement evaluation is used to predict and evaluate the de-noised data based on wavelet multi-scale Kalman filter. The results show that the wavelet multi-scale Kalman filter can improve the accuracy of dynamic deformation monitoring data, the settlement curve is smoother and closer to the real settlement, and the correlation coefficient and reliability of settlement evaluation are improved.
【作者单位】： 桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心;桂林理工大学测绘地理信息学院;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(41071294) 广西“八桂学者”岗位专项经费资助项目 广西矿业与环境科学实验中心资助项目(KH2012ZD004) 广西空间信息与测绘重点实验室资助课题(桂科能1207115-06;1103108-02) 广西研究生教育创新计划项目(YCSZ2012083;YCSZ2014151)
【分类号】：U456.31

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1955148