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GPS技術(shù)在滑坡監(jiān)測中的應(yīng)用及其數(shù)據(jù)處理

發(fā)布時間:2017-07-19 01:23

  本文關(guān)鍵詞:GPS技術(shù)在滑坡監(jiān)測中的應(yīng)用及其數(shù)據(jù)處理


  更多相關(guān)文章: GPS技術(shù) 數(shù)據(jù)處理 監(jiān)測網(wǎng)布設(shè) 動態(tài)預(yù)測模型


【摘要】:滑坡災(zāi)害已經(jīng)嚴(yán)重的影響了人們的日常生活。為了減少滑坡災(zāi)害帶來的危險性,必須對其進(jìn)行長期、不間斷的監(jiān)測。通過監(jiān)測變形體的位移情況,可以及時的了解變形體的狀態(tài),保證了工程的安全性。變形監(jiān)測技術(shù)多種多樣,已從傳統(tǒng)的監(jiān)測技術(shù)發(fā)展到高精度儀器測定法。尤其,隨著GPS技術(shù)的出現(xiàn),以其全天候、高精度等特點,在許多工程領(lǐng)域,已經(jīng)逐漸的取代了傳統(tǒng)的光學(xué)測量方法。運用GPS技術(shù)進(jìn)行變形監(jiān)測,能夠減少工作強度,提高工作效率,同時,也能帶來直接的經(jīng)濟效益。但同時也要對變形監(jiān)測數(shù)據(jù)或監(jiān)測數(shù)據(jù)序列進(jìn)行處理分析,使變形監(jiān)測可以達(dá)到真正意義上的效果。因此,對基于GPS技術(shù)的變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析有著較大的實際研究意義,圍繞這一思想,特進(jìn)行了本課題的研究。本文介紹了GPS技術(shù)及其特點。對GPS測量中受到的誤差進(jìn)行了詳細(xì)的歸納分析,并討論了誤差的改正方法。在此基礎(chǔ)上,也探討了GPS技術(shù)在變形監(jiān)測作業(yè)中的測量方法以及對對滑坡監(jiān)測網(wǎng)布設(shè)方案進(jìn)行了系統(tǒng)闡述,包括基準(zhǔn)點和監(jiān)測點的選擇原則、監(jiān)測網(wǎng)布設(shè)時應(yīng)該遵循的原則。再從數(shù)據(jù)處理的角度出發(fā),對監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理的方法和步驟以及數(shù)據(jù)的動態(tài)跟蹤預(yù)測的理論進(jìn)行了詳細(xì)的研究。歸納總結(jié)了經(jīng)典的預(yù)測方法,例如時間序列分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等,并對卡爾曼濾波和灰色GM(1,1)模型的建立以及精度進(jìn)行詳細(xì)的介紹。再結(jié)合某區(qū)域的滑坡監(jiān)測實例,對GPS監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理,得出基線解算結(jié)果并對其進(jìn)行檢核,結(jié)果表明了GPS變形監(jiān)測技術(shù)的優(yōu)越性。并對收集到的數(shù)據(jù),采用卡爾曼濾波模型,動態(tài)灰色預(yù)測模型以及基于卡爾曼濾波算法的動態(tài)灰色預(yù)測模型三種模型進(jìn)行了動態(tài)預(yù)測,取得了滿意的效果,驗證了這三種模型在滑坡監(jiān)測中的可行性。
【關(guān)鍵詞】:GPS技術(shù) 數(shù)據(jù)處理 監(jiān)測網(wǎng)布設(shè) 動態(tài)預(yù)測模型
【學(xué)位授予單位】:東華理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:P642.22;P228.4
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 1 緒論8-14
  • 1.1 研究背景和意義8
  • 1.2 滑坡監(jiān)測研究現(xiàn)狀8-10
  • 1.2.1 監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法的研究現(xiàn)狀9
  • 1.2.2 邊坡監(jiān)測技術(shù)的研究現(xiàn)狀9-10
  • 1.3 GPS技術(shù)在變形監(jiān)測中的應(yīng)用10-13
  • 1.3.1 GPS技術(shù)在變形監(jiān)測中的應(yīng)用現(xiàn)狀10-11
  • 1.3.2 GPS變形監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展趨勢11
  • 1.3.3 GPS技術(shù)在變形監(jiān)測應(yīng)用中的特點及其不足11-13
  • 1.4 本文研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)13-14
  • 2 GPS變形監(jiān)測理論分析14-28
  • 2.1 GPS技術(shù)概述14-16
  • 2.1.1 GPS系統(tǒng)組成14-15
  • 2.1.2 GPS在變形監(jiān)測中的測量方法15-16
  • 2.2 GPS測量誤差來源與分析16-20
  • 2.2.1 與衛(wèi)星有關(guān)的誤差分析16-18
  • 2.2.2 與信號傳播有關(guān)的誤差18-19
  • 2.2.3 與接收機設(shè)備有關(guān)的誤差19-20
  • 2.3 GPS監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計分析20-26
  • 2.3.1 變形監(jiān)測系統(tǒng)組成21-22
  • 2.3.2 監(jiān)測網(wǎng)的精度要求22
  • 2.3.3 監(jiān)測網(wǎng)的基準(zhǔn)設(shè)計22-24
  • 2.3.4 變形監(jiān)測網(wǎng)設(shè)計24-26
  • 2.3.5 監(jiān)測設(shè)施保護26
  • 2.4 本章小結(jié)26-28
  • 3 GPS變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理技術(shù)28-36
  • 3.1 GPS數(shù)據(jù)處理28-32
  • 3.1.1 GPS數(shù)據(jù)的預(yù)處理28
  • 3.1.2 GPS數(shù)據(jù)的測后處理28-30
  • 3.1.3 觀測成果的質(zhì)量檢核30-32
  • 3.2 變形監(jiān)測網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理32-34
  • 3.2.1 靜態(tài)處理32-33
  • 3.2.2 動態(tài)處理33-34
  • 3.3 本章小結(jié)34-36
  • 4 滑坡監(jiān)測變形預(yù)報的理論與方法36-46
  • 4.1 經(jīng)典模型36-38
  • 4.1.1 曲線擬合36
  • 4.1.2 多元線性回歸36-37
  • 4.1.3 時間序列分析模型37-38
  • 4.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型38
  • 4.2 卡爾曼濾波38-40
  • 4.2.1 卡爾曼濾波的原理38
  • 4.2.2 卡爾曼濾波離散模型建立38-40
  • 4.2.3 卡爾曼濾波模型的精度評定40
  • 4.3 灰色動態(tài)模型40-44
  • 4.3.1 灰色GM(1,,1)模型40-41
  • 4.3.2 灰色GM(1,1)模型的精度評定41-42
  • 4.3.3 動態(tài)灰色預(yù)測模型建立42-43
  • 4.3.4 基于卡爾曼濾波的動態(tài)灰色預(yù)測模型43-44
  • 4.5 本章小結(jié)44-46
  • 5 實例分析46-66
  • 5.1 工程概括46-47
  • 5.2 GPS技術(shù)在某風(fēng)景區(qū)滑坡監(jiān)測中的應(yīng)用47-48
  • 5.2.1 滑坡監(jiān)測精度要求47
  • 5.2.2 監(jiān)測目的與內(nèi)容47-48
  • 5.2.3 變形監(jiān)測外業(yè)實施48
  • 5.3 監(jiān)測數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理與預(yù)測分析48-64
  • 5.3.1 GPS數(shù)據(jù)處理48-54
  • 5.3.2 數(shù)據(jù)分析與預(yù)測54-64
  • 5.4 本章小結(jié)64-66
  • 6 結(jié)束語66-68
  • 致謝68-70
  • 參考文獻(xiàn)70-71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 賈進(jìn)倉;;大氣環(huán)境對GPS定位精度的影響分析[J];礦山測量;2008年02期

2 劉思峰,鄧聚龍;GM(1,1)模型的適用范圍[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2000年05期



本文編號:560672

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