本文主要研究内容
作者马龙（2019）在《运营期高速铁路变形监测数据管理与分析系统研究》一文中研究指出：文章针对长大运营高铁基础变形监测成果数据管理效率低、网络共享差等问题,引入了能够提高海量数据检索效率的分布式表单存储结构,构建了基于B/S架构的运营期高速铁路变形监测数据管理系统。该系统集成了以Kalman滤波为主的实时在线分析模型,并通过工程实例数据研究了变形体系统数学模型与先验噪声不准确对滤波估计与一步预测精度的影响,结果表明CV-Kalman模型的通用性要优于Static-Kalman、CA-Kalman模型。
Abstract
wen zhang zhen dui chang da yun ying gao tie ji chu bian xing jian ce cheng guo shu ju guan li xiao lv di 、wang lao gong xiang cha deng wen ti ,yin ru le neng gou di gao hai liang shu ju jian suo xiao lv de fen bu shi biao chan cun chu jie gou ,gou jian le ji yu B/Sjia gou de yun ying ji gao su tie lu bian xing jian ce shu ju guan li ji tong 。gai ji tong ji cheng le yi Kalmanlv bo wei zhu de shi shi zai xian fen xi mo xing ,bing tong guo gong cheng shi li shu ju yan jiu le bian xing ti ji tong shu xue mo xing yu xian yan zao sheng bu zhun que dui lv bo gu ji yu yi bu yu ce jing du de ying xiang ,jie guo biao ming CV-Kalmanmo xing de tong yong xing yao you yu Static-Kalman、CA-Kalmanmo xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自智能城市的马龙，发表于刊物智能城市2019年11期论文，是一篇关于架构论文,监测数据管理论文,滤波论文,变形分析预测论文,智能城市2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自智能城市2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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