基于神经网络的新息自适应卡尔曼滤波在高速公路变形监测中的应用

• 作者: 孔令帅 文鸿雁 王清涛 谢劭峰 郭雷 韩亚坤
• 来源期刊: 桂林理工大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 新息 神经网络 补偿 Kalman滤波 高速公路 变形监测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 测绘科学
• 页码范围: 136-139
• 页数: 4页
• 分类号: P258
• 字数: 2955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9057.2017.01.020

摘要

实际应用中卡尔曼滤波的动态噪声和观测噪声往往不是固定的,提出运用新息自适应卡尔曼滤波法则对噪声进行实时估计.同时,为了克服新息自适应卡尔曼滤波要求系统模型过分精确的缺点,基于神经网络的新息自适应卡尔曼滤波算法,通过使用神经网络进行误差补偿来提高滤波性能,并运用于高速公路变形监测中.结果表明:该模型与原始观测值的残差全部降到了0.25 mm以下,说明该模型精度很高,在实际应用中具有一定的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文鸿雁	桂林理工大学测绘地理信息学院	42	200	9.0	11.0
2	谢劭峰	桂林理工大学测绘地理信息学院	27	97	6.0	8.0
3	韩亚坤	桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室	5	30	4.0	5.0
4	郭雷	桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心	2	12	2.0	2.0
5	王清涛	桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室	2	11	2.0	2.0
6	孔令帅	桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心	1	7	1.0	1.0