GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法研究

• 作者: 陈渠森 鞠博晓 黄凯
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: GNSS自动化监测系统 小波分析 BP神经网络 NAR神经网络 大坝变形预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 147-150
• 页数: 4页
• 分类号: P258
• 语种: 中文

摘要

以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法.利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值.应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄凯	武汉大学卫星导航定位技术研究中心	25	71	4.0	7.0
2	鞠博晓	武汉大学测绘学院	3	14	2.0	3.0
3	陈渠森	武汉大学测绘学院	3	13	2.0	3.0