论文摘要
GPS卫星定位系统用于建筑物变形监测是一种全新的监测手段，本文对于利用GPS系统用于建筑物变形监测做了一定探讨，同时对于监测系统模型的建立做了一定的研究。全文首先对GPS的组成、定位原理、测量方式和测量误差进行了概述，论证了GPS用于变形监测的可行性，并对变形监测方案实施给出了指导操作。接着介绍了有关GPS测量数据处理、周跳探测与消除及利用小波去噪提取实际变形量的操作过程。结果表明，利用小波的分解与重构，可以有效地从强噪声干扰的观测数据序列中提取实际变形特征。然后对变形监测的实测数据进行建模分析处理。所使用的模型包括灰色系统模型和BP人工神经网络模型。通过对东江大坝实际变形监测数据的建模分析，可以发现不同模型的建模特点。针对现实中使用GPS进行变形监测的特点，考虑在早期使用灰色系统模型；在后期采用人工神经网络模型对变形量进行预测。也即建立一个“灰色系统—人工神经网络组合监测模型”。最后，通过对隔河岩汛期实测变形监测数据进行模型分析，证明了“灰色系统—人工神经网络组合模型”在变形分析和预测上可以达到比较满意的结果。
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摘要ABSTRACT第1章 引言1.1 变形监测的基本概念1.2 GPS变形监测技术1.2.1 变形监测技术1.2.2 变形监测数据分析1.3 本论文的研究内容第2章 全球定位系统（GPS）测量技术2.1 全球定位系统（GPS）介绍2.1.1 GPS系统组成2.1.2 GPS卫星信号结构2.1.3 GPS系统应用2.2 GPS测量定位理论基础2.2.1 GPS测量定位原理2.2.2 GPS测量方式2.2.3 GPS测量误差2.3 GPS用于建筑物的变形监测2.3.1 GPS用于建筑物变形的可行性2.3.2 变形监测方案的实施2.4 本章小结第3章 GPS测量数据处理及变形量的提取3.1 GPS测量数据处理3.2 对周跳探测与修复的研究3.2.1 周跳的概念与影响因素3.2.2 周跳的探测与修复3.2.3 周跳的探测与修复说明3.3 利用小波分析实现变形量的提取3.3.1 小波去噪原理3.3.2 小波变换在 Matlab中的实现3.3.3 小波去噪提取实际变形值3.4 本章小结第4章 变形监测系统模型4.1 灰色系统理论建模4.1.1 灰理论数学基础4.1.2 灰预测模型的建立4.1.3 实测数据建模处理与分析4.1.4 灰色建模需解决的两个问题4.2 人工神经网络建模4.2.1 BP网络工作原理4.2.2 BP网络实现4.2.3 实测变形监测数据 BP网络建模分析4.3 组合模型的建立4.3.1 组合模型建立的可行性4.3.2 “灰色系统—人工神经网络组合监测模型”的建立方法4.3.3 组合模型建立需要注意的问题4.4 本章小结第5章 隔河岩大坝汛期GPS变形监测数据处理与分析5.1 所有数据的整理5.2 利用小波分析实现变形量的提取5.3 对监测数据进行灰建模分析5.4 对监测数据进行 BP模型分析5.5 本章小结第6章 结束语6.1 工作总结6.2 展望致谢参考文献攻读学位期间的研究成果
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标签：变形监测论文; 小波去噪论文; 灰色系统模型论文; 神经网络模型论文;
