變形數(shù)據(jù)處理、分析及預(yù)測(cè)方法若干問題研究.pdf

1、變形分析及變形趨勢(shì)預(yù)測(cè)問題，不僅在工程建設(shè)及保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全方面具有重要意義，就單純從技術(shù)理論的角度而言，它也是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。隨著變形監(jiān)測(cè)技術(shù)的更新及工程實(shí)際的需要，如何引用先進(jìn)的數(shù)學(xué)理論和分析方法來(lái)深入地了解變形的非線性、復(fù)雜性，就是本論文研究的重點(diǎn)所在。 本論文圍繞變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)展開。研究成果和具體內(nèi)容包括： (1)系統(tǒng)歸納了附加基準(zhǔn)法進(jìn)行監(jiān)測(cè)網(wǎng)平差的理論及計(jì)算過程，闡述了用該方法取代經(jīng)典控制網(wǎng)

2、平差的優(yōu)越性，研究和完善了附加基準(zhǔn)法中考慮起算數(shù)據(jù)帶有誤差時(shí)的平差理論及方法，并推導(dǎo)出了具體的計(jì)算公式及進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)算。 (2)鑒于非線性監(jiān)測(cè)網(wǎng)平差最好能在非線性系統(tǒng)中進(jìn)行的需求，本論文深入研究了遺傳算法的非線性全局尋優(yōu)特點(diǎn)及不同遺傳算子組合對(duì)計(jì)算的收斂速度帶來(lái)的不同影響，提出了最優(yōu)遺傳算子組合的確定方法；此外，提出了用單純形法取代遺傳算法中的交叉操作而形成一種收斂速度更快、計(jì)算精度更高的混合遺傳算法，并用測(cè)試函數(shù)及非線性控制網(wǎng)

3、平差實(shí)例驗(yàn)證了用混合遺傳算法進(jìn)行非線性優(yōu)化與傳統(tǒng)遺傳算法相比較具有的優(yōu)越性。 (3)現(xiàn)代變形數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的重要區(qū)別，就是要求建立動(dòng)態(tài)、非線性預(yù)報(bào)模型。針對(duì)動(dòng)態(tài)、非線性的傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法存在的缺陷，本論文研究采用了遺傳算法來(lái)改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即用遺傳算法來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。實(shí)例證明：這種改進(jìn)算法的學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)，可以高精度地逼近訓(xùn)練樣本，預(yù)測(cè)效果好。 (4)Kalman濾波在減弱監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)受噪聲的影響、預(yù)測(cè)系統(tǒng)未