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本文通过对几种变形监测数据处理方法的比较,可以看出,基于灰色理论的模型具有现实性、准确性、实用性。变形监测的目的是通过监测数据的获取,对监测数据进行分析,从而找到变形产生的原因、对变形的预测预报。文章介绍变形数据处理时常用的多元回归分析、矿山地面变形预报模型、灰色系统理论。 相似文献
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大坝变形受诸多外界因素的影响,各种因素间相互关系复杂,变形监测预测的准确性对大坝安全评估起着重要作用。文章介绍了大坝变形监测的预报方法：回归分析法、有限元法、时间序列分析法、卡尔曼滤波法、人工神经网络法、系统论方法,并进行了简单评述。随着监测数据获取能力和计算能力的发展,上述各种方法的组合在预报中受到了广泛的关注。 相似文献
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提出了基于联机分析处理技术的一种数据分析方法,并以教学数据为例,介绍了教学数据分析与处理的设计方案,以及在分析处理过程中数据转换问题的处理方法和联机分析处理的结果。 相似文献
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《黑龙江科技信息》2020,(22)
随着科学技术与工业化生产的快速发展,高层、超高层建筑物大量涌现。受各种因素影响,建筑物会产生不同程度变形,若超出一定限度,会影响到建筑物自身或使用者的安全。因此,对工程构筑物进行及时的监测,并准确地处理和分析监测数据尤为重要。由于观测数据中不可避免的存在粗差,对变形监测数据中的粗差进行定位、剔除,是提高数据质量、进行有效数据分析的关键。本文在工程实测的基础上,提出了利用支持向量机建立预测模型对粗差进行定位和剔除的方法。实验基于实测的基坑沉降监测数据进行,结果表明,支持向量机模型具有很好的抗粗差性,能够精确定位和剔除粗差。从剔除效果来看,支持向量机模型剔除粗差的精度较传统方法更高,在变形监测数据粗差剔除方面具有很好的应用价值。 相似文献
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本文介绍了通过云阳滑坡划分结果,结合滑坡的物理力学性质,根据块体之间变形模型参数的差异揭示块体变形状态、变形原理和变形趋势,并为有关的应用部门进行滑坡机理探讨、稳定性评价和时空预报提供基础。 相似文献
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桥接模式是软件开发中经常应用到的设计模式,它将软件的抽象部分与实现部分分离,使它们都可以独立地变化。以铁路沉降变形数据分析处理为例,详细介绍桥接模式的概念、使用场合及其效果,给出.Net环境下运用桥接模式实现铁路变形数据处理分析的实例,并对桥接模式在实例中的应用代码进行分析。 相似文献
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将GRAPES模式通过嵌套降尺度、垂直网格加密等精细化处理手段和边界层参数化方案的优选,为华南沿海风电场提供精细风场预报。气象模式分别采用6km×6km和1km×1km水平分辨率,并配置不同分辨率的地形和下垫面资料。边界层参数化方案分别采用GRAPES自带的MRF方案和MYJ方案针对不同天气类型进行预报。将预报结果与测风塔同期观测资料进行比较评估,结果表明:模式分辨率的提高并结合较精细的地形和下垫面资料,能有效提高风速的预报精度;通过精细化处理,GRAPES模式对风力发电的各风速段预报效果都有明显改善;模式边界层参数化方案的选取与地形、主导风向和大气稳定度的配置密切相关,通过对天气形势的预判断和集合预报结果的后处理,能够有效提高风速的预报精度。 相似文献
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本文针对城口—万源快速通道石塘隧道开挖情况,建立了隧道开挖有限元模型,对拱顶下沉、隧道周边水平收敛进行了分析。同时结合现场监控量测数据,介绍了隧道监控量测的方法,验证了数值模拟的准确性,为现场安全施工提供了保障;基于监控数据分析和数值模拟结果,得出了隧道初期支护变形规律,对指导隧道安全施工具有重要意义。 相似文献
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区域大气污染预报预警是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点与挑战。建立我国自己的多尺度空气质量预报模式,通过各类预报方法与手段相结合,对细颗粒物、臭氧等大气污染物在不同空间尺度下的污染过程进行模拟、预测和预警,是当前城市及区域灰霾等大气污染协同控制与治理的重要前提和有效途径。 相似文献
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ESDA技术在地价空间分析中的应用——以天津市中心城区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
海量数据的分析检验是地价空间分析的基础环节.本文应用ESDA技术,对天津市中心城区地价样本进行空间数据分析并在此基础上进行地价空间插值.研究结果表明,经过ESDA空间数据分析处理后的地价样本的空间分异更为细化和多方位反映地价的空间变化特征,显著提高了地价空间分析过程和结果的科学性与合理性. 相似文献
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测量是建筑工程的一个重要流程,它是将图纸上的建筑物转变为地面上实体的一个重要工具.在实际施工过程中,测设工作是指导各工序顺利施工的重要保障.自动化数据分析是利用计算机高效的运算速度,将输入数据进行程序计算,程序计算法则可以是某个工程数据计算公式,也可以是某种智能分析算法.建筑工程测量数据分析方法可以分为工程测量公式数值计算处理方法和工程测量智能数据分析方法两种.本文以建筑工程测量数据、自动化分析计算为背景,阐述了建筑工程测量数据自动化分析主要流程. 相似文献
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GRNN和遗传算法在赤潮预报中的应用操作 总被引：1，自引：0，他引：1
本文探讨了基于神经网络和遗传算法的赤潮预报模型,根据已有的海洋水质监测数据,运用统计学和人工智能的方法对赤潮预报进行了实际尝试。并将预测效果与传统的回归分析以及基于Fisher 判别准则的判别分析进行了比较。结果证明,这种方法在赤潮预测预报方面有一定的应用价值。 相似文献