检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘学报 2012年第6期41卷 886-890,903页

作者：朱武张勤丁晓利长安大学地质工程与测绘学院陕西西安710054 香港理工大学土地测量与地理资讯学系

针对永久散射体干涉测量(PS-InSAR)基线网平差数据处理过程中单参考点导致的解不够稳定和不够可靠的问题,提出一种结合地面观测资料的多参考点PS-InSAR数据处理方法,并研究推导了相应的数学模型。该方法在PS基线网处理中引入多参考点参... 详细信息

针对永久散射体干涉测量(PS-InSAR)基线网平差数据处理过程中单参考点导致的解不够稳定和不够可靠的问题,提出一种结合地面观测资料的多参考点PS-InSAR数据处理方法,并研究推导了相应的数学模型。该方法在PS基线网处理中引入多参考点参与解算,一方面提高了解算结果的稳定性,另一方面通过增加多余观测方程获取最优参数解,提高了解的可靠性。利用覆盖西安市的13景Envisat ASAR数据以及5个角反射器(CR)、GPS点作为已知参考点,分别获取了单参考点和多参考点下的形变场,通过与4个检核点的比较,表明多参考点结果比单参考点更吻合于地面观测资料。

关键词： PS-InSAR 基线网平差变形监测数据处理多参考点

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灰色模型在非等步长变形监测数据处理中的应用

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全球定位系统 2012年第4期37卷 36-39页

作者：栗衍香韩晓冬李雷滨州市规划局山东滨州256600 山东科技大学测绘科学与工程学院山东青岛266590

常规变形监测数据处理中的GM(1,1)灰色模型是以等时间间隔观测值为原始序列,经一次累加处理,建立生成数列的一阶微分方程,并利用最小二乘求解未知参数的建模方法;但实际监测过程中,因受诸多因素影响,采集到的原始数据多呈现非等间隔分布... 详细信息

常规变形监测数据处理中的GM(1,1)灰色模型是以等时间间隔观测值为原始序列,经一次累加处理,建立生成数列的一阶微分方程,并利用最小二乘求解未知参数的建模方法;但实际监测过程中,因受诸多因素影响,采集到的原始数据多呈现非等间隔分布,引入时间权重思想建立改进的GM(1,1)灰色模型,通过对沉降数据进行建模分析及精度检验,扩大了灰色模型的适用范围,验证了该模型的可靠性和科学性。

关键词：变形监测数据处理非等步长灰色模型时间权重变形分析

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变形监测数据处理方法研究

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世界有色金属 2018年第20期43卷 294-295页

作者：张祖敏李琛阜核工业赣州工程勘察院江西赣州341000

本文围绕变形监测数据处理方法展开讨论,同时从实际应用的角度对所讨论的变形监测方法进行计算分析,得出相应的预测模型并进行了变形的预测;最后,通过模型和预测的结果对三种变形数据处理方法做了一个对比分析。

关键词：变形监测数据处理回归分析法灰色系统理论神经网络

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变形监测数据降噪方法及其质量评价浅析

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长江信息通信 2022年第5期35卷 57-59页

作者：李冰徐笑笑江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000

综合考虑变形监测数据降噪方法及降噪质量评定指标选取对实际应用具有重要指导意义,而区分不同降噪方法的原理是正确应用的基础。变形监测数据影响因素多且随机性大,从变形监测数据中剥离噪声的方法主要有小波变换、经验模态分解和变分... 详细信息

综合考虑变形监测数据降噪方法及降噪质量评定指标选取对实际应用具有重要指导意义,而区分不同降噪方法的原理是正确应用的基础。变形监测数据影响因素多且随机性大,从变形监测数据中剥离噪声的方法主要有小波变换、经验模态分解和变分模态分解。此文阐述了上述方法的降噪原理,同时阐述了常用的降噪质量评定指标RMSE、SNR、R、r、T、dnSNR的计算方法。

关键词：变形监测数据处理小波变换经验模态分解变分模态分解降噪评价指标

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BP算法改进及其在变形数据处理中的应用

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同济大学学报（自然科学版） 2008年第1期36卷 118-121页

作者：潘国荣谷川同济大学测量与国土信息工程系

针对传统BP(back propagetion)算法存在的缺陷,分别对其收敛性标准、激活函数等进行改进,并采取措施防止振荡、加速收敛以及防止陷入局部极小.将改进后的BP神经网络运用到变形监测数据处理中,应用结果表明,改进后的BP神经网络比传统BP... 详细信息

针对传统BP(back propagetion)算法存在的缺陷,分别对其收敛性标准、激活函数等进行改进,并采取措施防止振荡、加速收敛以及防止陷入局部极小.将改进后的BP神经网络运用到变形监测数据处理中,应用结果表明,改进后的BP神经网络比传统BP神经网络在精度等方面有了很大的改善.

关键词： BP神经网络遗传算法激活函数附加动量变形监测数据处理

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整体小二乘理论及其在变形监测中的应用研究

整体小二乘理论及其在变形监测中的应用研究

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作者：杨仕平西南交通大学

学位级别：硕士

最小二乘法(Least-Squares,LS)作为最基本的、应用最广泛的数据处理方法之一,一直受到测量学者的重视。但它应用在测量数据处理上有一个前提,假设只有观测向量包含误差,不考虑系数矩阵受误差干扰,即为高斯马尔科夫模型(G-M模型)。然而,... 详细信息

最小二乘法(Least-Squares,LS)作为最基本的、应用最广泛的数据处理方法之一,一直受到测量学者的重视。但它应用在测量数据处理上有一个前提,假设只有观测向量包含误差,不考虑系数矩阵受误差干扰,即为高斯马尔科夫模型(G-M模型)。然而,在大多数测量问题中由于人员、模型、环境、仪器等因素造成系数矩阵中的某些元素受到误差干扰,使得系数矩阵不完全精确,出现了系数矩阵和观测向量同时包含误差的情况,称之为所有随机变量包含误差模型(Error-In-Variables,EIV)。从统计学观点来看,利用LS法解算EIV模型不够合理,不能得到参数的最优估值。因此,急需引入一种更为合理的处理方法来解决此类问题,弥补最小二乘法的不足。直到十九世纪八十年代,才由Golub和Van Loan;总结前人针对EIV模型的研究思路,提出了整体最小二乘法(Total Least-Squares,TLS)。TLS以所有随机变量的改正数平方和达到最小为准则,对全部随机变量作最小化约束,我们可以利用该方法建立更为合理的数据处理模型,解算出精度更高的结果。三十多年来,TLS作为最小二乘法的延伸,迅速发展成为了一种新的数据处理方法。目前,自动控制、图像处理、系统辨识、信号处理等相关领域已经成功将整体最小二乘法引入。与此同时,整体最小二乘法自身也得到了巨大发展,其各种改进模型和解算方法相继被提出。基于整体最小二乘法的优势,将其引入到测量领域具有重要的理论意义和应用价值。利用整体最小二乘法解决测量数据处理问题,有人做了一些应用探索,但是比较系统的研究还不多。本文首先系统探讨了最小二乘和整体最小二乘的基本思想及原理,从基本思想和原理层面分析了整体最小二乘法相比最小二乘法的优缺点。然后详细地推导了目前最为常用的几种整体最小二乘模型及其解算方法,将各模型进行比较,并针对测量数据处理中EIV模型的特点,在原有模型和计算方法的基础之上改进了加权整体最小二乘法。最后,分别选用不同的方法对测量数据处理中的直线拟合、二维直角坐标转换、三维小角度基准转换问题进行解算并比较；将附有约束条件的加权整体最小二乘法、多元整体最小二乘法应用于三维任意旋转角度基准转换；将TLS法应用于整体变形监测数据处理：将基于整体最小二乘法的三维任意旋转角度基准转换思想应用于变形监测数据处理,并用C#、Matlab编写相关程序,用实例验证整体最小二乘法解决测量数据处理问题的效果。

关键词：整体最小二乘法最小二乘法数据拟合坐标转换整体变形监测变形监测数据处理

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