本文關(guān)鍵詞：知識引導的滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)粗差定位與剔除方法　出處：《武漢大學學報(信息科學版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了避免災(zāi)情誤判和誤報,準確探測和剔除滑坡形變監(jiān)測數(shù)據(jù)中的粗差已經(jīng)成為提高監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量亟待解決的問題。已有方法主要針對單一傳感器數(shù)據(jù)獨立處理,且過度依賴數(shù)據(jù)變化本身的突變-平滑關(guān)系,難以有效區(qū)分粗差和外界因素突變引起的奇異值。介紹了一種知識引導的滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)粗差剔除方法,通過粗糙集屬性約簡篩選具有相關(guān)關(guān)系的多源滑坡觀測數(shù)據(jù),并結(jié)合多元統(tǒng)計理論挖掘粗差影響因素間的時空約束關(guān)系,利用不同類型滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)變化間的相關(guān)性規(guī)律,將多因素影響下的滑坡形變抽象為多模式的組合,根據(jù)不同模式自適應(yīng)選擇多因子模型以此引導卡爾曼濾波模型更新,從而實現(xiàn)滑坡形變監(jiān)測粗差的定位與剔除。實驗證明,該方法不僅能夠有效甄別因環(huán)境變化引起的突變,并且能顯著提高滑坡形變監(jiān)測數(shù)據(jù)粗差自適應(yīng)剔除的準確性、可靠性與智能化水平。
[Abstract]:To avoid miscalculation and misinformation. Accurate detection and elimination of gross errors in landslide deformation monitoring data has become a problem to be solved to improve the quality of monitoring data. It is difficult to distinguish the gross error from the singular value caused by the sudden change of external factors because of over-dependence on the mutation-smoothing relationship of the data itself. This paper introduces a method of eliminating gross error of landslide monitoring data guided by knowledge. Through the attribute reduction of rough set to screen the multi-source landslide observation data with correlation, and combined with the multivariate statistical theory to explore the spatial and temporal constraints between the factors of gross error. Based on the correlation law of different types of landslide monitoring data, the landslide deformation under the influence of multiple factors is abstracted into a combination of multiple models. According to different models adaptive selection of multi-factor model to guide the Kalman filter model update, so as to achieve the landslide deformation monitoring gross error location and elimination. This method not only can effectively identify the abrupt changes caused by environmental changes, but also can significantly improve the accuracy, reliability and intelligence level of adaptive rejection of gross error in landslide deformation monitoring data.
【作者單位】： 西南交通大學高速鐵路運營安全空間信息技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室;西南交通大學地球科學與環(huán)境工程學院;四川省基礎(chǔ)地理信息中心;
【基金】：國家自然科學基金(41471320) 國家863計劃(2013AA122301) 高分專項(民用部分)重大專項(03-Y30B06-9001-13/15) 測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(201412010) 四川省科技支撐計劃(2014SZ0106)~~
【分類號】：P642.22;P208
【正文快照】： 項目資助:國家自然科學基金(41471320);國家863計劃(2013AA122301);高分專項(民用部分)重大專項(03-Y30B06-9001-13/15);測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(201412010);四川省科技支撐計劃(2014SZ0106)。依靠滑坡形變監(jiān)測數(shù)據(jù)進行災(zāi)情預判,是滑坡災(zāi)害短期預報的有效手段。受環(huán)境

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本文編號：1441187