發(fā)布時(shí)間：2018-05-24 15:02

  本文選題：海堤 + 可視化�。� 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：上海市地處長(zhǎng)三角入�？冢侵袊�(guó)的經(jīng)濟(jì)金融中心。浦東新區(qū)位于上海市最東部，毗鄰東海，除了受亞熱帶季風(fēng)氣候影響之外，，受海洋性氣候的影響也較為顯著。海堤是沿海地區(qū)抵擋臺(tái)風(fēng)防御潮水的重要建筑物，浦東海堤全長(zhǎng)約60余公里，保護(hù)著堤內(nèi)大量的人口、工業(yè)園區(qū)以及交通樞紐等，一旦遭到破壞將會(huì)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失，后果不堪設(shè)想，因此有必要對(duì)浦東海堤進(jìn)行全面的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，保障海堤的安全運(yùn)行。 本論文在分析國(guó)內(nèi)外在相關(guān)領(lǐng)域研究的基礎(chǔ)上，將地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)引入海堤安全監(jiān)測(cè)中，以上海市浦東新區(qū)海堤為例，利用C#編程語(yǔ)言和ArcGISEngine豐富的GIS相關(guān)組件庫(kù)，在Visual Studio2008平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了海堤可視化安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，并結(jié)合數(shù)學(xué)建模相關(guān)理論，運(yùn)用多測(cè)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)回歸模型和Elman人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了多測(cè)點(diǎn)綜合建模分析。 工程實(shí)例證明，海堤可視化安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行取得了很好的效果，多測(cè)點(diǎn)綜合建模的結(jié)果的精度良好，能夠滿足工程要求。該系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)充分實(shí)現(xiàn)了海堤安全監(jiān)測(cè)中的二維及三維可視化功能、數(shù)據(jù)管理查詢功能以及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的綜合建模分析功能，豐富了海堤安全監(jiān)測(cè)的手段，提高了海堤安全監(jiān)測(cè)的效率，對(duì)海堤安全監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展有積極的意義。
[Abstract]:Shanghai is located in the Yangtze River Delta estuary, is China's economic and financial center. Pudong New area is located in the east of Shanghai, adjacent to the East China Sea, in addition to the subtropical monsoon climate, the impact of oceanic climate is also more significant. The seawall is an important building in coastal areas to resist typhoon tide. The Pudong seawall is about 60 kilometers long. It protects a large number of people, industrial parks and transportation hubs in the embankment. Once destroyed, it will bring huge economic losses. Therefore, it is necessary to monitor the Pudong seawall in real time to ensure the safe operation of the seawall. Based on the analysis of domestic and foreign researches in related fields, this paper introduces GIS technology into seawall safety monitoring. Taking the seawall in Pudong New area of Shanghai as an example, using C # programming language and ArcGISEngine rich GIS related component library, this paper introduces the method of seawall safety monitoring. The visual safety monitoring system of seawall is developed on the platform of Visual Studio2008. Combined with the related theory of mathematical modeling, the multi-point statistical regression model and Elman artificial neural network model are used to model and analyze the safety monitoring data. The engineering example shows that the visual safety monitoring system of seawall has achieved good results, and the accuracy of the comprehensive modeling results of multi-measurement points is good, which can meet the requirements of engineering. The development of the system fully realizes the functions of 2D and 3D visualization in seawall safety monitoring, the function of data management and query, and the comprehensive modeling and analysis function of monitoring data, which enriches the means of seawall safety monitoring. It improves the efficiency of seawall safety monitoring and has positive significance for the development of seawall safety monitoring technology.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：U656.314

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1929472