本文選題：小波多尺度分析 + Kalman濾波��； 參考：《桂林理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年01期

【摘要】：針對高鐵隧道沉降變形監(jiān)測數(shù)據(jù)具有沉降量小、受隨機(jī)噪聲干擾大且具有較明顯的多尺度特征和非平穩(wěn)趨勢性等特點(diǎn),為克服Kalman濾波算法的不穩(wěn)定性,運(yùn)用基于小波多尺度分析的Kalman濾波對原始監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪,并用高鐵沉降評估方法對基于小波多尺度Kalman濾波去噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和評估。結(jié)果表明:小波多尺度Kalman濾波去噪后提高了動態(tài)變形監(jiān)測數(shù)據(jù)精度;沉降曲線更平滑且更逼近真實(shí)沉降情況;沉降變形評估的相關(guān)系數(shù)及可靠性均有所提高。
[Abstract]:In order to overcome the instability of Kalman filtering algorithm, the monitoring data of settlement deformation of high-speed railway tunnel have the characteristics of small settlement, large disturbance by random noise, obvious multi-scale characteristics and non-stationary tendency, etc. The Kalman filter based on wavelet multi-scale analysis is used to Denoise the original monitoring data, and the method of high-speed iron settlement evaluation is used to predict and evaluate the de-noised data based on wavelet multi-scale Kalman filter. The results show that the wavelet multi-scale Kalman filter can improve the accuracy of dynamic deformation monitoring data, the settlement curve is smoother and closer to the real settlement, and the correlation coefficient and reliability of settlement evaluation are improved.
【作者單位】： 桂林理工大學(xué)廣西礦冶與環(huán)境科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心;桂林理工大學(xué)測繪地理信息學(xué)院;桂林理工大學(xué)廣西空間信息與測繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41071294) 廣西“八桂學(xué)者”崗位專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目 廣西礦業(yè)與環(huán)境科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心資助項(xiàng)目(KH2012ZD004) 廣西空間信息與測繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助課題(桂科能1207115-06;1103108-02) 廣西研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(YCSZ2012083;YCSZ2014151)
【分類號】：U456.31

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1955148